model_type : SSD
ssd_param :
{
num_classes : 4
nms_threshold : 0.4
conf_threshold : 0.0
conf_threshold : 0.6
conf_threshold : 0.4
conf_threshold : 0.3
keep_top_k : 200
top_k : 400
prior_box_param {
layer_width : 60,
layer_height: 45,
variances: 0.1
variances: 0.1
variances: 0.2
variances: 0.2
min_sizes: 21.0
max_sizes: 45.0
aspect_ratios: 2.0
offset: 0.5
step_width: 8.0
step_height: 8.0
flip: true
clip: false
}
}次の表に、SSD のパラメーターを示します。SSD モデルのパラメーターには、しきい値と PriorBox の要件があります。詳細は、SSD deploy.prototxt を参照してください。
| パラメーターの種類 | 説明 |
|---|---|
| num_classes | このモデルの実際の検出カテゴリの数。 |
| anchorCnt | このモデルのアンカーの数。 |
| conf_threshold | ボックスの信頼度を示すしきい値。各カテゴリには異なるしきい値を設定できるが、その数値は num_classes と等しくなる必要がある。 |
| 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。 |
| keep_top_k | 検出オブジェクトの上位 K 個のボックスの各カテゴリ。 |
| top_k | バックグラウンド (最初のカテゴリ) を除く、すべての検出オブジェクトの上位 K 個のボックス |
| prior_box_param | PriorBox は複数あり、それぞれが異なるスケール値に対応する。これらはオリジナルのモデル (deploy.prototxt) にある。これらの PriorBox は互いに反対となる。 |
| パラメーターの種類 | 説明 |
|---|---|
| layer_width/layer_height | このレイヤーの入力の幅/高さ。これらの値は、ネット構造から算出できる。 |
| variances | これらの値はボックス回帰に使用される。オリジナル モデルと同じ値を入力する。4 つの変性がある。 |
| min_sizes/max_size | deploy.prototxt と同じ値を入力する。各値を 1 行ごとに記述する。 |
| aspect_ratios | 比率 (各値を 1 行ごとに記述する)。デフォルトでは、最初の比率は 1.0。ここに新しい数値を設定すると、2 つの比率が作成される。1 つはユーザーが設定した値で、もう 1 つはその逆数。たとえば、このパラメーターに「ratios: 2.0」というセット要素が 1 つある場合、比率ベクターは 1.0、2.0、0.5 の 3 つとなる。 |
| offset | 通常、PriorBox は特徴マップの各中心点によって作成されるため、オフセットは 0.5。 |
| step_width/step_height | オリジナル ファイルからコピーする。これらの値がない場合は、次の式を使用して計算可能。 step_width = img_width ÷ layer_width
step_height = img_height ÷ layer_height
|
| offset | 通常、PriorBox は特徴マップの各中心点によって作成されるため、オフセットは 0.5。 |
| flip | PriorBox を回転させて、長さ/幅の比率変更を制御。 |
| clip | FALSE に設定。TRUE に設定すると、検出ボックスの座標は [0, 1]。 |