yolo-v3-tf¶
ユースケースと概要説明¶
YOLO v3 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。
変換¶
公式のリポジトリーをダウンロードまたはクローンします (
d38c3d8コミットでテスト済み)。-
次のコマンドで、元のモデル (リポジトリー内の
yolov3という名前) を取得し、それを Keras* 形式に変換します (詳細は、公式リポジトリーの README.md ファイルを参照してください)。-
YOLO v3 の重みをダウンロードします。
wget -O weights/yolov3.weights https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
-
モデルの重みを Keras* に変換します。
python tools/model_converter/convert.py cfg/yolov3.cfg weights/yolov3.weights weights/yolov3.h5
-
-
モデルを protobuf に変換します。
python tools/model_converter/keras_to_tensorflow.py --input_model weights/yolov3.h5 --output_model=weights/yolo-v3.pb
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
検出 |
GFLOPs |
65.984 |
MParams |
61.922 |
ソース・フレームワーク |
Keras* |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: input_1、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: input_1、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_58/BiasAdd、形状 -1, 13, 13, 255。anchor 値は、116,90, 156,198, 373,326です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_66/BiasAdd、形状 -1, 26, 26, 255。anchor 値は、30,61, 62,45, 59,119です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_74/BiasAdd、形状 -1, 52, 52, 255。anchor 値は、10,13, 16,30, 33,23です。
各ケースの形式は B, Cx, Cy, N*85, です。
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座標に対する相対値を取得しますh,w- ボックスの生の高さと幅、指数関数を適用し、対応するアンカーを乗算して、絶対的な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、sigmoid 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。
変換されたモデル¶
検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_58/BiasAdd/YoloRegion、形状 -1, 13, 13, 255。anchor 値は、116,90, 156,198, 373,326です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_66/BiasAdd/YoloRegion、形状 -1, 26, 26, 255。anchor 値は、30,61, 62,45, 59,119です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_74/BiasAdd/YoloRegion、形状 -1, 52, 52, 255。anchor 値は、10,13, 16,30, 33,23です。
各ケースの形式は B, Cx, Cy, N*85 です。
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、絶対的な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。
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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