person-attributes-recognition-crossroad-0234¶
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。モデルは ResNet-50 バックボーンとヘッドで構成されます。歩行者が含まれる入力画像のモデルは、対応する 7 つの属性の確率 (7 つの値) を返します。
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 |
|
GFlops |
2.167 |
MParams |
23.510 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
Attribute |
F1 |
---|---|
|
0.92 |
|
0.44 |
|
0.74 |
|
0.45 |
|
0.89 |
|
0.84 |
|
NA |
入力¶
画像、名前: input
、形状: 1, 3, 160, 80
、形式: 1, C, H, W
。
説明:
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¶
最終出力は、7 つの attributes
にわたる形状 1, 7
を持つ属性という名前の BLOB です。
[is_male
, has_bag
, has_hat
, has_longsleeves
, has_longpants
, has_longhair
,
has_coat_jacket
]。値 > 0.5 は、対応する属性が存在することを意味します。
法務上の注意書き¶
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。