mobilenet-v2-1.0-224¶
ユースケースと概要説明¶
mobilenet-v2-1.0-224
は MobileNet モデルの 1 つであり、小型、低遅延、低電力であり、さまざまなユースケースのリソース制約を満たすようにパラメーター化されています。これらは、他の一般的な大規模モデルと同様に、分類、検出、埋め込み、セグメント化に使用できます。詳細についてはこちらを参照してください。
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
タイプ |
分類 |
GFlops |
0.615 |
MParams |
3.489 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
メトリック |
値 |
---|---|
上位 1 |
71.85% |
上位 5 |
90.69% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input
、形状: 1, 224, 224, 3
、形式: B, H, W, C
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 画像の髙さW
- 画像の幅C
- チャネル数
予想される色の順序: RGB
。平均値: [127.5、127.5、127.5]、各チャネルのスケール係数: 127.5
変換されたモデル¶
画像、名前: input
、形状: 1, 224, 224, 3
、形式: B, H, W, C
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 画像の髙さW
- 画像の幅C
- チャネル数
予想される色の順序: BGR
。
出力¶
元のモデル¶
名前: MobilenetV2/Predictions/Reshape_1
。[0, 1] 範囲のすべてのデータセット・クラスの確率 (0 クラスはバックグラウンド)。
変換されたモデル¶
名前: MobilenetV2/Predictions/Softmax
。[0, 1] 範囲のすべてのデータセット・クラスの確率 (0 クラスはバックグラウンド)。形状: 1, 1001
、形式: B, C
説明:
B
- バッチサイズC
- 確率のベクトル。
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>
法務上の注意書き¶
元のモデルは、Apache License バージョン 2.0 に基づいて配布されています。ライセンスの内容は、<omz_dir>/models/public/licenses/APACHE-2.0-TF-Models.txt
で確認できます。