face-detection-0205#

ユースケースと概要説明#

バックボーンとして MobileNetV2 に基づいた顔検出器。前面カメラで撮影された屋内および屋外シーン用の FCOS ヘッドを備えています。

例#

仕様#

メトリック

値

AP (WIDER)

93.57%

GFlops

2.853

MParams

2.392

ソース・フレームワーク

PyTorch*

平均精度 (AP) は、精度/再現率曲線の下の領域として定義されます。すべての数値は、64 x 64 ピクセルより大きい顔のみを考慮して評価されました。

入力#

画像、名前: image、形状: 1, 3, 416, 416、形式: B, C, H, W、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • C - チャネル数

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅

予想される色の順序: BGR。

出力#

  1. boxes は、形状 200, 5、形式 N, 5 のブロブです。ここで N は検出された境界ボックスの数です。各検出の形式は次のとおりです: [x_min, y_min, x_max, y_max, conf]、ここで:

    • (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

    • conf - 予測されたクラスの信頼度

  2. labels は、形状 200、形式 N のブロブです。ここで N は検出された境界ボックスの数です。これには、検出された各ボックスごとの予測クラス ID (0 - 顔) が含まれます。

トレーニング・パイプライン#

OpenVINO トレーニング拡張は、トレーニング・パイプラインを提供し、カスタム・データセットでモデルを微調整できるようにします。

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: