smartlab-object-detection-0004

ユースケースと概要説明

これは、解像度 416x416 の YoloX をベースとした Smartlab オブジェクト検出器です。

例

仕様

変換されたモデルの yolox アダプターを使用した Smartlab 検証データセットで取得された精度メトリック。

メトリック

値

[COCO mAP (0.5:0.05:0.95)]

11.18%

GFlops

1.073

MParams

0.8894

ソース・フレームワーク

PyTorch*

平均精度 (AP) は、精度/再現率曲線の下の領域として定義されます。

入力

画像、名前: images、形状: 1, 3, 416, 416、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は BGR です。

出力

検出概要情報の配列、名前 - output、形状 - 1, 3549, 8、形式 - B, N, 8。

説明:

  • B - バッチサイズ

  • N - 検出ボックスの数

検出ボックスの形式は、[x, y, h, w, box_score, class_no_1, …, class_no_3]。

説明:

  • (x, y) - ボックス中心の生座標

  • h, w - ボックスの生の高さと幅

  • box_score - 検出ボックスの信頼度

  • class_no_1, …, class_no_3 - ロジット形式のクラスにわたる確率分布。