yolo-v4-tf¶
ユースケースと概要説明¶
YOLO v4 は、論文 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection に基づいたリアルタイムの物体検出モデルです。Keras* フレームワークで実装され、TensorFlow* フレームワークに変換されました。詳細についてはリポジトリーを参照してください。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 |
129.5567 |
MParams |
64.33 |
ソース・フレームワーク |
Keras* |
精度¶
変換されたモデルの Common Objects in Context (COCO) 検証データセットで取得された精度メトリック。
メトリック |
値 |
|---|---|
mAP |
71.23% |
77.40% |
|
50.26% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: image_input、形状: 1, 608, 608, 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, 608, 608, 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_93/BiasAdd、形状 -1, 76, 76, 255。anchor 値は、12,16, 19,36, 40,28です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_101/BiasAdd、形状 -1, 38, 38, 255。anchor 値は、36,75, 76,55, 72,146です。検出概要情報の配列、名前 -
conv2d_109/BiasAdd、形状 -1, 19, 19, 255。anchor 値は、142,110, 192,243, 459,401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 -
StatefulPartitionedCall/model/conv2d_93/BiasAdd/Add、形状 -1, 76, 76, 255。anchor 値は、12,16, 19,36, 40,28です。検出概要情報の配列、名前 -
StatefulPartitionedCall/model/conv2d_101/BiasAdd/Add、形状 -1, 38, 38, 255。anchor 値は、36,75, 76,55, 72,146です。検出概要情報の配列、名前 -
StatefulPartitionedCall/model/conv2d_109/BiasAdd/Add、形状 -1, 19, 19, 255。anchor 値は、142,110, 192,243, 459,401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) - 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。
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>
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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