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 |
値 |
---|---|
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 |
値 |
---|---|
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¶
-
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])
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¶
-
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])
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>
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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