netvlad-tf¶
ユースケースと概要説明¶
NetVLAD は、大規模な視覚的位置認識の問題に取り組む CNN アーキテクチャーです。このアーキテクチャーでは、ベース・ネットワークとして VGG 16 と、新しいトレーニング可能な一般化された VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) レイヤーである NetVLAD を使用します。これは、ピッツバーグ 250k データセットで事前トレーニングされた位置認識モデルです。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
位置認識 |
GFLOPs |
36.6374 |
MParams |
149.0021 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
精度¶
精度メトリックは、各セット (トレーニング/テスト/検証) に 10,000 のデータベース画像を含むピッツバーグ 250,000 データセット (Pitts30k) の小さな検証サブセットで取得されます。画像は入力サイズに合わせてリサイズされました。
メトリック |
値 |
|---|---|
localization_recall |
82.0321% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: Placeholder、形状: 1, 200, 300, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は RGB です。
変換されたモデル¶
画像、名前: Placeholder、形状: 1, 200, 300, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は BGR です。
出力¶
元のモデル¶
浮動小数点埋め込み、名前: vgg16_netvlad_pca/l2_normalize_1、形状: 1, 4096、形式: B, C。
説明:
B- バッチサイズC- 4096 個の浮動小数点値のベクトル、ローカル画像記述子
変換されたモデル¶
浮動小数点埋め込み、名前: vgg16_netvlad_pca/l2_normalize_1、形状: 1, 4096、形式: B, C。
説明:
B- バッチサイズC- 4096 個の浮動小数点値のベクトル、ローカル画像記述子
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、MIT ライセンスに基づいて配布されています。
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