mixnet-l

ユースケースと概要説明

MixNets は、新しいタイプの混合深さ方向畳み込みである MixConv を備えたモバイルサイズの画像分類モデルファミリーです。MixNet アーキテクチャーには、MixNet-S (Small)、MixNet-M (Middle)、MixNet-L (Large) の 3 つがあります。主な違いは、異なるカーネルサイズとレイヤー数で MixConv を使用することです。MixNet-L を使用すると、最も高い精度を実現できます。すべての MixNet モデルは ImageNet データセットで事前トレーニングされています。このファミリーモデルの詳細は、TensorFlow Cloud TPU リポジトリーとこちらをご覧ください。

仕様

メトリック

値

タイプ

分類

GFLOPs

0.565

MParams

7.300

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度

メトリック

元のモデル

変換されたモデル

上位 1

78.30%

78.30%

上位 5

93.91%

93.91%

入力

元のモデル

画像、名前: image、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 高さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は RGB です。

変換されたモデル

画像、名前: IteratorGetNext/placeholder_out_port_0、形状: 1, 224, 224, 3、形式: B, H, W, C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 高さ

  • W - 幅

  • C - チャネル

チャネルの順番は BGR です。

出力

元のモデル

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: logits、形状: 1,1000、出力データ形式: B,C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - 各クラスの予測ロジット

変換されたモデル

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: logits、形状: 1,1000、出力データ形式: B,C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - 各クラスの予測ロジット

モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換

以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --name <model_name>

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --name <model_name>

デモの使い方

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。