yolo_v3_param - 2.5 日本語

Vitis AI ライブラリ ユーザー ガイド (UG1354)

Document ID
UG1354
Release Date
2022-06-15
Version
2.5 日本語
  model_type : YOLOv3
  yolo_v3_param {
    num_classes: 20
    anchorCnt: 3
    layer_name: "59"
    layer_name: "67"
    layer_name: "75"
    conf_threshold: 0.3
    nms_threshold: 0.45
    biases: 10
    biases: 13
    biases: 16
    biases: 30
    biases: 33
    biases: 23
    biases: 30
    biases: 61
    biases: 62
    biases: 45
    biases: 59
    biases: 119
    biases: 116
    biases: 90
    biases: 156
    biases: 198
    biases: 373
    biases: 326
    test_mAP: false
  }

次の表に、YOLOv3 モデルのパラメーターを示します。これは、個々の要件に応じて変更可能です。

表 1. YOLOv3 モデルのパラメーター
パラメーターの種類 説明
num_classes このモデルの検出カテゴリの数。
anchorCnt このモデルのアンカーの数。
layer_name カーネルの出力レイヤー名。モデルに複数の出力がある場合は、このパラメーターを使用して正しいシーケンスとなるようにする。カーネルと同じ名前にする必要がある(無効な名前を入力すると、モデル クリエイターはカーネルのデフォルトの順序を使用する)。
conf_threshold ボックスの信頼度を示すしきい値であり、実際のアプリケーションに合うように変更可能。
nms_threshold NMS のしきい値。
biases これらのパラメーターはモデル パラメーターと同じ。各バイアスを 1 行ごとに記述する。(Biases amount) = anchorCnt * (output-node amount) * 2。prototx で正しい行を設定する。
test_mAP モデルがレターボックスでトレーニングされており、mAP をテストする必要がある場合は、TRUE に設定する。実行速度を高めるため、デフォルトでは FALSE に設定される。