product-detection-0001

ユースケースと概要説明

MobileNetV2 をバックボーンに SSD-lite アーキテクチャーを採用した販売関連のセルフレジ向け商品検出器。ネットワークは 12 クラスの商品オブジェクト (sprite, kool-aid, extra, ocelo, finish, mtn_dew, best_foods, gatorade, heinz, ruffles, pringles, del_monte) を検出できます。ラベル 0 と 1 は、background_label と undefined に関連付けられます。

例

仕様

メトリック

値

平均精度 (AP) @[ IoU=0.50:0.95, area=all, maxDets=100 ]

0.715

GFlops

3.598

MParams

3.212

ソース・フレームワーク

PyTorch*

入力

画像、名前: input.1、形状: 1, 3, 512, 512、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: BGR。

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。各検出の説明は [image_id, label, conf, x_min, y_min, x_max, y_max] の形式です。
説明:

  • image_id - バッチ内の画像の ID

  • label - 予測されたクラス ID

  • 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

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。