person-attributes-recognition-crossroad-0230#

ユースケースと概要説明#

このモデルは、人物属性分類アルゴリズム分析シナリオを示します。サンプル上に人物の属性が存在する確率と、サンプル上の 2 点の位置を生成します。これは、色の確率 (グラフィカル・エディターのカラーピッカーなど) に使用できます。

例#

仕様#

メトリック

値

歩行者のポーズ

立っている人

オクルージョン・カバレッジ

<20%

最小オブジェクト幅

80 ピクセル

サポートされる属性

is_male、has_bag、has_backpack、has hat、has longsleeves、has longpants、has longhair、has coat_jacket

GFlops

0.174

MParams

0.735

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度#

Attribute

F1

is_male

0.91

has_bag

0.66

has_backpack

0.77

has_hat

0.64

has_longsleeves

0.21

has_longpants

0.83

has_longhair

0.83

has_coat_jacket

NA

入力#

画像、名前: 0、形状: 1, 3, 160, 80、形式: 1, C, H, W、ここで:

  • C - チャネル数

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅

予想される色の順序は BGR です。

出力#

  1. 最終出力は、8 つの属性で形状 1, 8, 1, 1 を持つ 453 という名前の BLOB です: [is_male、has_bag、has_backpack、has_hat、has_longsleeves、has_longpants、has_longhair、has_coat_jacket]。値 > 0.5 は、属性が存在することを意味します。

  2. 最終出力は形状 1, 2, 1, 1 の 456 という名前のブロブを出力します。上位の色のポイントの位置です。

  3. 最終出力は形状 1, 2, 1, 1 の 459 という名前のブロブを出力します。下位の色のポイントの位置です。

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: