yolo-v2-ava-0001¶
仕様¶
メトリック |
値 |
---|---|
評価指標 (mAP) |
63.9% |
GFlops |
29.4205 |
MParams |
50.6451 |
ソース・フレームワーク |
TensorFlow* |
平均精度メトリックの説明については、PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge を参照してください。VOC 2012 検証データセットでテストされています。
入力¶
画像、名前: data
、形状: 1, 416, 416, 3
、形式: B, H, W, C
。
説明:
B
- バッチサイズH
- 画像の髙さW
- 画像の幅C
- チャネル数
予想される色の順序は BGR
です。
出力¶
ネットは形状 1, 21125
のブロブを出力します。これは 5, 25, 13, 13
に再形成できます。各数値はそれぞれ [num_anchors
、cls_reg_obj_params
、y_loc
、x_loc
] に対応します。
num_anchors
: アンカーボックスの数。y_loc
およびx_loc
で指定された各空間位置には 5 つのアンカーがあります-
cls_reg_obj_params
: 分類と回帰パラメーター。値は次のもので構成されます。回帰パラメーター (4)
客観性スコア (1)
クラススコア (20)、
<omz_dir>/data/dataset_classes/voc_20cl.txt
ファイルで提供されるクラス名にマッピングします。
y_loc
およびx_loc
: 各グリッドの空間位置
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。