regnetx-3.2gf¶
ユースケースと概要説明¶
regnetx-3.2gf モデルは、画像分類を実行するように設計された RegNetX 設計空間モデルの 1 つです。RegNet 設計空間は、幅広いフロップで適切に動作する、シンプルで高速なネットワークを提供します。このモデルは PyTorch* で事前トレーニングされています。すべての RegNet 分類モデルは、ImageNet データセットで事前トレーニングされています。このモデルファミリーの詳細については、画像分類研究のコードベースを確認してください。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
分類 |
GFLOPs |
6.3893 |
MParams |
15.2653 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
元のモデル |
変換されたモデル |
|---|---|---|
上位 1 |
78.15% |
78.15% |
上位 5 |
94.09% |
94.09% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: data、形状: 1, 3, 224, 224、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は BGR です。平均値: [103.53, 116.28, 123.675]、スケール値: [57.375, 57.12, 58.395]
変換されたモデル¶
画像、名前: data、形状: 1, 3, 224, 224、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は BGR
出力¶
元のモデル¶
ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: prob、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C。
説明:
B- バッチサイズC- ロジット形式の各クラスの予測確率
変換されたモデル¶
ImageNet クラスに基づくオブジェクト分類子、名前: prob、形状: 1, 1000、出力データ形式: B, C。
説明:
B- バッチサイズC- ロジット形式の各クラスの予測確率
モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換¶
以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。
モデル・ダウンローダーの使用例:
omz_downloader --name <model_name>
モデル・コンバーターの使用例:
omz_converter --name <model_name>
法務上の注意書き¶
元のモデルは、こちらのライセンスに基づいて配布されています。
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