サンプル¶

このサンプルでは、DL トポロジーを評価のに必要な一般的な手順を説明します。

例として、SampLeNet トポロジーを評価してみます。

1.データセットをダウンロードして抽出¶

このサンプルでは、サンプルデータセットと呼ばれる簡単なデータセットを使用します。これには、10 の異なるクラス (分類問題) の 10000 (10K) 枚の画像が含まれています。これは、PNG に変換された CIFAR10 データセットです (画像変換は評価プロセスで自動的に行われます)。

オリジナルの CIFAR10 データセットは公式ウェブサイトからダウンロードできます。

ダウンロードしたデータセットをサンプル・ディレクトリーに抽出

                                    tar xvf cifar-10-python.tar.gz -C sample

                                

2. サンプルトポロジーを評価¶

通常、トポロジーの評価プロセスを記述した構成ファイルを用意する必要があります。OpenVINO フレームワークを使用して SampLeNet を評価する設定ファイルがすでに用意されています。<omz_dir>/tools/accuracy_checker/sample/sample_config.yml にありますので、よく読んでからご使用してください。

次のコマンドで精度チェッカーを実行します。

                                    accuracy_check -c sample/sample_config.yml -m data/test_models -s sample

                                

使用されるオプション: -c 評価構成へのパス、-m モデルが保存されるディレクトリー、-s ソースデータ (データセット) が保存されるディレクトリー。

すべてが正しく機能すると 75.02% の精度が得られるはずです。

次に、構成を編集して他のデバイスまたはフレームワーク (Caffe、MXNet、OpenCV など) で SampLeNet を実行するか、トポロジーに直接移動してみてください。

追加の有用なリソース¶

Open Model Zoo のモデル用構成ファイルの大規模なコレクション。事前定義された構成の使用方法については、ここで説明を参照してください。
OpenCV ランチャー経由で SampleNet を実行する場合は、<omz_dir>/tools/accuracy_checker/sample/opencv_sample_config.yml で設定します。