yolo-v4-tiny-tf#

ユースケースと概要説明#

YOLO v4 Tiny 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	6.9289
MParams	6.0535
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	40.37%
COCO mAP (0.5)	46.36%
COCO mAP (0.5:0.05:0.95)	22.66%

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、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 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、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#

元のモデル#

検出概要情報の配列、名前 - conv2d_20/BiasAdd、形状 - 1, 26, 26, 255。anchor 値は、23,27, 37,58, 81,82 です。
検出概要情報の配列、名前 - conv2d_17/BiasAdd、形状 - 1, 13, 13, 255。anchor 値は、81,82, 135,169, 344,319 です。

各ケースの形式は B, Cx, Cy, N*85, です。ここで:

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]、ここで:

(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_20/BiasAdd/Add、形状 - 1, 26, 26, 255。anchor 値は、23,27, 37,58, 81,82 です。
検出概要情報の配列、名前 - conv2d_17/BiasAdd/Add、形状 - 1, 13, 13, 255。anchor 値は、81,82, 135,169, 344,319 です。

各ケースの形式は B, Cx, Cy, N*85 です。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) - 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

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#

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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