person-detection-retail-0013#

ユースケースと概要説明#

これは小売シナリオ用の歩行者検知器です。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 MobileNetV2 に似たバックボーンを基にしています。1/16 スケールのフィーチャー・マップからの単一の SSD ヘッドには、12 個のクラスター化された以前のボックスがあります。

例#

仕様#

メトリック

値

AP

88.62%

ポーズカバレッジ

直立、画像面と平行

隠れた歩行者のサポート

はい

オクルージョン・カバレッジ

<50%

歩行者の最低身長

100 ピクセル (1080p)

GFlops

2.300

MParams

0.723

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, 320, 544、形式: B, C, H, W、ここで:

  • 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、形状: 1, 1, 200, 7、形式: 1, 1, N, 7 のブロブです。ここで、N は検出された境界ボックスの数です。各検出は [image_id, label, conf, x_min, y_min, x_max, y_max] の形式です。ここで:

  • image_id - バッチ内の画像の ID

  • label - 予測されたクラス ID (1 - 人物)

  • conf - 予測されたクラスの信頼度

  • (x_min, y_min) - 境界ボックスの左上隅の座標

  • (x_max, y_max) - 境界ボックスの右下隅の座標

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: