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。
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。 |