yolof¶
ユースケースと概要説明¶
YOLOF は、FPN を使用しない、シンプルで、高速、効率的な物体検出器です。“You Only Look One-level Feature” の論文に基づいたモデルです。これは PyTorch* フレームワークで実装されました。モデルはバックボーンとして Cross Stage Partial ブロックを備えた DarkNet-53 を使用しました。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。<omz_dir>/data/dataset_classes/coco_80cl.txt ファイルで提供されるラベル名へのクラス ID のマッピング。
仕様¶
メトリック |
値 |
|---|---|
タイプ |
検出 |
GFLOPs |
175.37942 |
MParams |
48.228 |
ソース・フレームワーク |
PyTorch* |
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 |
60.69% |
66.23% |
|
43.63% |
入力¶
元のモデル¶
画像、名前: image_input、形状: 1, 3, 608, 608、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は BGR です。平均値: [103.53、116.28、123.675]
変換されたモデル¶
画像、名前: image_input、形状: 1, 3, 608, 608、形式: B, C, H, W。
説明:
B- バッチサイズC- チャネルH- 高さW- 幅
チャネルの順番は BGR です。
出力¶
元のモデル¶
インスタンスのリスト。後処理はモデル内に実装され、モデルの推論中に実行されます。各インスタンスは次のフィールドを持つオブジェクトです。
detection boxlabel- 予測されたクラス IDscore- 予測されたクラスの信頼度
検出ボックスの形式は [x_min, y_min, x_max, y_max] です。
説明:
(
x_min,y_min) - 境界ボックスの左上隅の座標(
x_max,y_max) - 境界ボックスの右下隅の座標
変換されたモデル¶
検出概要情報の配列、名前 - boxes、形状 - 1, 504, 38, 38。anchor 値は、16,16, 32,32, 64,64, 128,128, 256,256, 512,512 です。
各ケースの形式は B, N*84, Cx, Cy 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, class_id_1, …, class_id_80] です。
説明:
(
x,y) - ボックスの中心の生の座標。対応するアンカーを乗算して、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class_id_1、…、class_id_80- ロジット形式でのクラスにわたる確率分布。sigmoid 関数を適用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>
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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