person-detection-action-recognition-0006¶
ユースケースと概要説明¶
これは、スマート・クラスルーム・シナリオのアクション検出器です。これは、3x3 畳み込みブロックの計算量を削減する深さ方向の畳み込みを含む RMNet バックボーンに基づいています。1/8 と 1/16 スケールの特徴マップからの最初の SSD ヘッドには、4 つのクラスター化された事前ボックスがあり、検出された人物 (2 クラス検出器) を出力します。2 番目の SSD ベースのヘッドは、検出された人物の行動を予測します。
考えられる行動: 座る、書く、手を上げる、立つ、振り向く、机の上に横になる
例¶
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
Detector AP (内部テストセット 2) |
90.70% |
精度 (内部テストセット 2) |
80.74% |
ポーズカバレッジ |
座る、書く、手を上げる、立つ |
振り向く、机の上に横になる |
|
隠れた歩行者のサポート |
○ |
オクルージョン・カバレッジ |
<50% |
歩行者の最低身長 |
80 ピクセル (1080p) |
GFlops |
8.225 |
MParams |
2.001 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
平均精度 (AP) は、精度/再現率曲線の下の領域として定義されます。
入力¶
画像、名前: input
、形状: 1, 400, 680, 3
、形式: B, H, W, C
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 画像の髙さW
- 画像の幅C
- チャネル数
予想される色の順序は BGR
です。
出力¶
最終出力は 4 つのブランチです。
名前:
ActionNet/out_detection_loc
、形状:b, num_priors, 4
- SSD 形式のボックス座標名前:
ActionNet/out_detection_conf
、形状:b, num_priors, 2
- 検出の信頼度名前:
ActionNet/action_heads/out_head_1_anchor_1
、形状:b, 50, 85, 6
- アクションの信頼度名前:
ActionNet/action_heads/out_head_2_anchor_1
、形状:b, 25, 43, 6
- アクションの信頼度名前:
ActionNet/action_heads/out_head_2_anchor_2
、形状:b, 25, 43, 6
- アクションの信頼度名前:
ActionNet/action_heads/out_head_2_anchor_3
、形状:b, 25, 43, 6
- アクションの信頼度名前:
ActionNet/action_heads/out_head_2_anchor_4
、形状:b, 25, 43, 6
- アクションの信頼度
説明:
b
- バッチサイズnum_priors
- SSD 形式の前の件数 (50x85x1+25x43x4=8550 に相当)
デモの使い方¶
Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。
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。