mobilenet-v2-1.4-224

ユースケースと概要説明

mobilenet-v2-1.4-224 は MobileNet の 1 つで、さまざまなユースケースのリソース制約を満たすようパラメーター化された小型、低遅延、低電力モデルです。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、セグメント化を構築できます。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

1.183

MParams

6.087

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度

メトリック

値

上位 1

74.09%

上位 5

91.97%

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

[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)、名前: MobilenetV1/Predictions/Reshape_1。

変換されたモデル

[0, 1] の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)。名前: MobilenetV1/Predictions/Softmax、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>

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。