vehicle-attributes-recognition-barrier-0042

ユースケースと概要説明

このモデルは、交通分析シナリオ用の車両属性分類アルゴリズムを示します。

例

仕様

メトリック

値

車の状態

前向きの車両

オクルージョン・カバレッジ

<50%

最小オブジェクト幅

72 ピクセル

サポートされるカラー

白、グレー、黄色、赤、緑、青、黒

サポートされるタイプ

乗用車、バン、トラック、バス

GFlops

0.462

MParams

11.177

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度

カラー精度 (%)

色

精度

白

84.20%

グレー

77.47%

黄色

61.50%

赤

94.65%

緑

81.82%

青

82.49%

黒

96.84%

カラー平均精度: 82.71%

タイプ精度 (%)

タイプ

精度

乗用車

97.44%

バン

86.41%

トラック

96.95%

バス

68.57%

タイプ平均精度: 87.34%

入力

画像、名前: input、形状: 1, 3, 72, 72、形式: 1, C, H, W。

説明:

  • 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: BGR。

出力

  1. 名前: color、形状: 1, 7 - 7 色クラスにわたる確率 [white, gray, yellow, red, green, blue, black]

  2. 名前: type、形状: 1, 4 - 4 つのタイプの確立 [car, van, truck, bus]

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。