VehicleAttributeRecognitionBarrier : 車の属性を検出する機械学習モデル

VehicleAttributeRecognitionBarrierの概要

VehicleAttributeRecognitionBarrierはIntelの開発した車の属性を識別する機械学習モデルです。車の種類と色を検出可能です。

open_model_zoo/README.md

VehicleAttributeRecognitionBarrierのアーキテクチャ

VehicleAttributeRecognitionBarrierは車の正面画像を入力して属性を出力します。取得できる属性は色と、車の種類です。

色のカテゴリは7つ、車種のカテゴリは4つで、精度は色で82.71%、種類で87.34%となります。

モデルアーキテクチャはResNetライクな構造を持ちます。入力は(1,72,72,3)の画像で、出力は色の確率を示す(1,7)のベクトルと、車の種類を示す(1,4)のベクトルです。

制約として、車の正面の画像を与える必要があります。また、遮蔽は50%以下である必要があります。

VehicleAttributeRecognitionBarrierの使用方法

VehicleAttributeRecognitionBarrierを仕様するには、下記のコマンドを使用します。任意の動画に対してYOLOv3で車を検出した後、属性を検出します。

$ python3 vehicle-attributes-recognition-barrier.py -v input.mp4

実行例です。

ailia-models/vehicle_recognition/vehicle-attributes-recognition-barrier

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