smartlab-object-detection-0003#

ユースケースと概要説明#

これは、解像度 416x416 の YoloX をベースとした Smartlab オブジェクト検出器です。

例#

仕様#

変換されたモデルの yolox アダプターを使用した Smartlab 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

[COCO mAP (0.5:0.05:0.95)]

30.38%

GFlops

1.077

MParams

0.8908

ソース・フレームワーク

PyTorch*

入力#

画像、名前: images、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は BGR です。

出力#

検出概要情報の配列、名前 - output、形状 - 1, 3549, 15、形式 - B, N, 15、ここで:

  • B - バッチサイズ

  • N - 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_10]、ここで:

  • (x, y) - ボックス中心の生座標

  • h, w - ボックスの生の高さと幅

  • box_score - 検出ボックスの信頼度

  • class_no_1, …, class_no_10 - ロジット形式のクラスにわたる確率分布。