mobilenet-yolo-v4-syg¶
ユースケースと概要説明¶
これは、リアルタイムの車両検出を行うように設計された mobilenet-yolov4 モデルの Keras* バージョンです。重みは BDD100k によって事前トレーニングされ、独自のデータセットによって再トレーニングされます。詳細については、リポジトリー、MobileNetV2 および YOLOv4 の論文を参照してください。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
検出 |
GFLOPs |
65.984 |
MParams |
61.922 |
ソース・フレームワーク |
Keras* |
精度¶
精度メトリックは、変換されたモデル用に独自に作成された検証データセットである SYGDate0829’SYGDate0829.z01’’SYGDate0829.z02’’SYGDate0829.z03’’SYGDate0829.zip’ で取得されます。
メトリック |
値 |
|---|---|
mAP |
86.35% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前 - input_1、形状 - 1, 416, 416, 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。スケール値 - 255。
変換されたモデル¶
画像、名前 - input_1、形状 - 1, 416, 416, 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¶
検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_22/BiasAdd、形状 -1,52,52,27。anchor 値は、12,16, 19,36, 40,28です。検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_30/BiasAdd、形状 -1,26,26,27。anchor 値は、36,75, 76,55, 72,146です。検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_38/BiasAdd、形状 -1,13,13,27。anchor 値は、142,110, 192,243, 459,401です。
各ケースの形式は B,Cx,Cy,N*14, です。
説明:
B- バッチサイズCx、Cy- セル・インデックスN- セルの検出ボックスの数
検出ボックスの形式は、[x, y, h, w, box_score, class_no_1, …, class_no_4]。
説明:
(
x,y) - ボックスの中心の生の座標。sigmoid 関数を適用してセル座標に対する相対値を取得しますh、w- ボックスの生の高さと幅、指数関数を適用し、対応するアンカーを乗算して、絶対的な高さと幅の値を取得しますbox_score- 検出の信頼度ボックス。sigmoid 関数を適用して [0, 1] 範囲の信頼度を取得しますclass_no_1、…、class_no_4- クラス全体の確率分布をロジット形式で計算し、sigmoid 関数を適用し、取得した信頼値を乗算して各クラスの信頼度を取得します
変換されたモデル¶
検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_22/separable_conv2d/YoloRegion、形状 -1, 52, 52, 27。anchor 値は、12,16, 19,36, 40,28です。検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_30/separable_conv2d/YoloRegion、形状 -1, 26, 26, 27。anchor 値は、36,75, 76,55, 72,146です。検出概要情報の配列、名前 -
separable_conv2d_38/separable_conv2d/YoloRegion、形状 -1, 13, 13, 27。anchor 値は、142,110, 192,243, 459,401です。
検出ボックスの形式は、[x, y, h, w, box_score, class_no_1, …, class_no_4]。
説明:
(
x,y) - セルに対するボックスの中心の座標h、w- ボックスの生の高さと幅、指数関数を適用し、対応するアンカーを乗算して、絶対的な高さと幅の値を取得しますbox_score- [0, 1] 範囲の検出ボックスの信頼度class_no_1、…、class_no_4- [0, 1] 範囲のクラスにわたる確率分布。信頼値を乗算して各クラスの信頼度を取得します
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>
法務上の注意書き¶
元のモデルは、以下のライセンスに基づいて配布されています。
MIT License
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