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。
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¶
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。
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
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¶
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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