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、ここで:

B - バッチサイズ
H - 髙さ
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、ここで:

B - バッチサイズ
H - 髙さ
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。ここで: - 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]、ここで:

(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]、ここで:

(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>

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します:

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 

Copyright (c) 2021 

BJTU-SYG Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: 

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.