mobilenet-v3-small-1.0-224-tf

ユースケースと概要説明

mobilenet-v3-small-1.0-224-tf は、MobileNets V3 (次世代 MobileNets) の 1 つであり、相補的な検索技術と斬新なアーキテクチャー設計の組み合わせに基づいています。mobilenet-v3-small-1.0-224-tf は、低リソースのユースケースを対象としています。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

0.11682

MParams

2.537

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

67.36%

67.36%

上位 5

87.44%

87.44%

入力

元のモデル

画像、名前: input_1、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。

変換されたモデル

画像、名前: input_1、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

ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: StatefulPartitionedCall/MobilenetV3small/Predictions/Softmax、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • C - [0, 1] の範囲の各クラスの予測確率

変換されたモデル

変換されたモデルには、元のモデルと同じパラメーターが含まれます。

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。