repvgg-b1¶
ユースケースと概要説明¶
RepVGG-B1 は、ImageNet データセットで事前トレーニングされた RepVGG 画像分類モデルの 1 つです。RepVGG は畳み込みニューラル・ネットワークのアーキテクチャーであり、VGG のような推論時間本体と構造的な再パラメーター化手法を備えています。3×3 レイヤーは 5 つのステージに配置されています。RepVGG-B ステージにはそれぞれ 1、4、6、16、1 レイヤーがあります。これらのモデルのレイヤー幅は、[64a、128a、256a、512b] の従来の幅設定を均一にスケーリングすることで決定されます。RepVGG-B1 モデルの乗数は a = 2 および b = 4 です。
モデル入力は、RGB 順に 1, 3, 224, 224 の単一イメージで構成されるブロブです。
モデル出力は、ImageNet データベース内の分類と一致する 1000 の異なる分類の典型的なオブジェクト分類子です。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
分類 |
GFLOPs |
23.6472 |
MParams |
51.8295 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
上位 1 |
78.37% |
上位 5 |
94.09% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input、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 RGB です。平均値: [123.675, 116.28, 103.53]、スケール値: [58.395, 57.12, 57.375]
変換されたモデル¶
画像、名前: input、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。
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: output、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: output、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。
MIT License
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