ultra-lightweight-face-detection-slim-320

ユースケースと概要説明

超軽量顔検出スリム 320 は、ネットワーク・バックボーンを簡素化した軽量顔検出モデルのバージョンです。このモデルはエッジ・コンピューティング・デバイス向けに設計されており、320x240 の入力解像度を持つ WIDER FACE データセットで事前トレーニングされています。

詳細についてはリポジトリーを参照してください。

仕様

メトリック

タイプ

物体検出

GFLOPs

0.1724

MParams

0.2844

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度

メトリック

mAP

83.32%

入力

元のモデル

画像、名前: input、形状: 1, 3, 240, 320、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 RGB です。

平均値: [127.0、127.0、127.0] スケール値 - [128.0、128.0、128.0]

変換されたモデル

画像、名前: input、形状: 1, 3, 240, 320、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

元のモデル

  1. 境界ボックス、名前: boxes、形状 - 1, 4420, 4。形式: B, A, 4

    説明:

    • B - バッチサイズ

    • A - 検出されたアンカーの数

    各検出の説明の形式は次のとおりです: [x_min, y_min, x_max, y_max]。

    説明:

    • (x_min, y_min) - 境界ボックスの左上隅の座標 (座標は正規化された形式で、範囲 [0, 1])

    • (x_max, y_max) - 境界ボックスの右下隅の座標 (座標は正規化された形式で、範囲 [0, 1])

  2. スコア、名前: scores、形状 - 1, 4420, 2。2 つのクラスのスコアが含まれています - 1 つは背景、もう 1 つは顔です。

変換されたモデル

  1. 境界ボックス、名前: boxes、形状 - 1, 4420, 4。形式: B, A, 4

    説明:

    • B - バッチサイズ

    • A - 検出されたアンカーの数

    各検出の説明の形式は次のとおりです: [x_min, y_min, x_max, y_max]。

    説明:

    • (x_min, y_min) - 境界ボックスの左上隅の座標 (座標は正規化された形式で、範囲 [0, 1])

    • (x_max, y_max) - 境界ボックスの右下隅の座標 (座標は正規化された形式で、範囲 [0, 1])

  2. スコア、名前: scores、形状 - 1, 4420, 2。2 つのクラスのスコアが含まれています - 1 つは背景、もう 1 つは顔です。

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>

デモの使い方

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。