resnest-50-pytorch#

ユースケースと概要説明#

ResNeSt-50 は、ImageNet データセットで事前トレーニングされた画像分類モデルです。ResNeSt は、機能マップグループ全体のアテンションを可能にするモジュラー Split-Attend ブロックから ResNet スタイルでスタックされています。

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。

詳細は、リポジトリーとこちらをご覧ください。

メトリック	値
上位 1	81.11%
上位 5	95.36%

画像、名前: data、形状: 1, 3, 224, 224、形式: B, C, H, W、ここで:

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]

画像、名前: data、形状: 1, 3, 224, 224、形式: B, C, H, W、ここで:

チャネルの順番は BGR です。

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、ここで:

変換されたモデルには、元のモデルと同じパラメーターが含まれます。

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>

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:

元のモデルは、Apache License バージョン 2.0 に基づいて配布されています。ライセンスの内容は、<omz_dir>/models/public/licenses/APACHE-2.0.txt で確認できます。

* 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。