person-detection-raisinghand-recognition-0001¶
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。1/16 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: 手を上げる、その他
例¶
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
Detector AP (内部テストセット 2) |
80.0% |
精度 (内部テストセット 2) |
90.5% |
ポーズカバレッジ |
座る、立つ、手を上げる |
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 |
7.138 |
MParams |
1.951 |
ソース・フレームワーク |
Caffe* |
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: data
、形状: 1, 3, 400, 680
、形式: B, C, H, W
。
説明:
B
- バッチサイズ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 4 つのブランチです。
名前:
mbox_loc1/out/conv/flat
、形状:b, num_priors*4
- SSD 形式のボックス座標名前:
mbox_main_conf/out/conv/flat/softmax/flat
、形状:b, num_priors*2
- 検出の信頼度名前:
mbox/priorbox
、形状:1, 2, num_priors*4
- SSD フォーマットの以前のボックス名前:
out/anchor1
、形状:b, h, w, 2
- アクションの信頼度名前:
out/anchor2
、形状:b, h, w, 2
- アクションの信頼度名前:
out/anchor3
、形状:b, h, w, 2
- アクションの信頼度名前:
out/anchor4
、形状:b, h, w, 2
- 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 (25x43x4=4300 に相当)h, w
- 出力特徴マップの高さと幅 (h=25、w=43)
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。