yolo-v2-tiny-tf¶
ユースケースと概要説明¶
YOLO v2 Tiny は、このリポジトリーの Keras* を使用して実装され、TensorFlow* フレームワークに変換されたリアルタイム物体検出モデルです。このモデルは、80 クラスの Common Objects in Context (COCO) データセットで事前トレーニングされました。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
検出 |
GFLOPs |
5.424 |
MParams |
11.229 |
ソース・フレームワーク |
Keras* |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: image_input、形状: 1, 416, 416, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズH- 高さW- 幅C- チャネル
チャネルの順番は RGB です。スケール値 - 255。
変換されたモデル¶
画像、名前: image_input、形状: 1, 416, 416, 3、形式: B, H, W, C。
説明:
B- バッチサイズH- 高さW- 幅C- チャネル
チャネルの順番は BGR です。
出力¶
元のモデル¶
検出概要情報の配列、名前 - conv2d_9/BiasAdd、形状 - 1, 13, 13, 425、形式 - B, Cx, Cy, N*85。
説明:
B- バッチサイズCx、Cy- セル・インデックスN- セルの検出ボックスの数
検出ボックスの形式は、[x, y, h, w, box_score, class_no_1, …, class_no_80]。
説明:
(
x,y) - ボックスの中心の生の座標。sigmoid 関数を適用してセルを基準とした座標を取得します。h、w- ボックスの生の高さと幅、指数関数を適用し、対応するアンカーと乗算して、セルに対する高さと幅の値を取得しますbox_score- 検出の信頼度ボックス。sigmoid 関数を適用して [0, 1] 範囲の信頼度を取得します。class_no_1, …,class_no_80- クラス全体の確率分布をロジット形式で計算し、softmax 関数を適用し、取得した信頼値を乗算して各クラスの信頼度を取得します。
このモデルは、80 カテゴリーのオブジェクトを含む Common Objects in Context (COCO) データセットでトレーニングされました。<omz_dir>/data/dataset_classes/coco_80cl.txt ファイルで提供されるクラス名へのマッピング。anchor 値は、0.57273,0.677385, 1.87446,2.06253, 3.33843,5.47434, 7.88282,3.52778, 9.77052,9.16828 です。
変換されたモデル¶
検出概要情報の配列、名前 - conv2d_9/BiasAdd/YoloRegion、形状 - 1, 71825、形式 - B, N*85, Cx, Cy。
説明:
B- バッチサイズN- セルの検出ボックスの数Cx、Cy- セル・インデックス
検出ボックスの形式は、[x, y, h, w, box_score, class_no_1, …, class_no_80]。
説明:
(
x,y) - セルに対するボックスの中心の座標h、w- ボックスの生の高さと幅、指数関数を適用し、対応するアンカーと乗算して、セルに対する高さと幅の値を取得しますbox_score- [0, 1] 範囲の検出ボックスの信頼度class_no_1、…、class_no_80- [0, 1] 範囲のクラスにわたる確率分布。信頼値を乗算して各クラスの信頼度を取得します
このモデルは、80 カテゴリーのオブジェクトを含む Common Objects in Context (COCO) データセットでトレーニングされました。<omz_dir>/data/dataset_classes/coco_80cl.txt ファイルで提供されるクラス名へのマッピング。anchor 値は、0.57273,0.677385, 1.87446,2.06253, 3.33843,5.47434, 7.88282,3.52778, 9.77052,9.16828 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。
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。
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