yolo-v2-tiny-vehicle-detection-0001#

ユースケースと概要説明#

これは、“バリア” ユースケースの車両検出用に微調整された YOLO v2 Tiny ネットワークです。

Tiny Yolo V2 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、車両検出用に微調整されました。

仕様#

メトリック	値
タイプ	検出
mAP	88.64%
coco_precision	94.97%
GFLOPs	5.424
MParams	11.229
ソース・フレームワーク	Keras*

入力#

画像、名前: image_input、形状: 1, 416, 416, 3、形式: B, H, W, C、ここで:

B - バッチサイズ
H - 髙さ
W - 幅
C - チャネル

チャネルの順番は BGR です。

出力#

検出概要情報の配列、名前 - predict_conv/BiasAdd/YoloRegion、形状 - 1, 71825、形式 - B, N*85, Cx, Cy、ここで:

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]、ここで:

(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

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。

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します:

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:

MIT License 

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