person-attributes-recognition-crossroad-0234#

ユースケースと概要説明#

このモデルは、人物属性分類アルゴリズム分析シナリオを示します。モデルは ResNet-50 バックボーンとヘッドで構成されます。歩行者が含まれる入力画像のモデルは、対応する 7 つの属性の確率 (7 つの値) を返します。

仕様#

メトリック

値

歩行者のポーズ

立っている人

オクルージョン・カバレッジ

<20%

最小オブジェクト幅

80 ピクセル

サポートされる属性

is_male、has_bag、has_hat、has_longsleeves、has_longpants、has_longhair、has_coat_jacket

GFlops

2.167

MParams

23.510

ソース・フレームワーク

PyTorch*

精度#

Attribute

F1

is_male

0.92

has_bag

0.44

has_hat

0.74

has_longsleeves

0.45

has_longpants

0.89

has_longhair

0.84

has_coat_jacket

NA

入力#

画像、名前: input、形状: 1, 3, 160, 80、形式: 1, C, H, W、ここで:

  • 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は BGR です。

出力#

最終出力は、7 つの attributes にわたる形状 1, 7 を持つ属性という名前の BLOB です: [is_male, has_bag, has_hat, has_longsleeves, has_longpants, has_longhair, has_coat_jacket]。値 > 0.5 は、対応する属性が存在することを意味します。

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: