resnet-18-pytorch¶
ユースケースと概要説明¶
ResNet 18 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。これは、TorchVision パッケージの論文画像認識のための深層残差学習で説明されているアーキテクチャーに基づく PyTorch* 実装です (こちらを参照)。
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 |
3.637 |
MParams |
11.68 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
精度¶
メトリック |
値 |
|---|---|
上位 1 |
69.754% |
上位 5 |
89.088% |
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 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: 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。
BSD 3-Clause License
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