概要
MYRIAD プラグインから生成される推論結果を改善する方法
詳細
- conv2/ WithoutBiases レイヤーの出力を抽出して、修正されたオブジェクト検出 SSD Python* サンプル
- CPU プラグインと MYRIAD プラグインで同じ入力画像と mobilenet-ssd モデルでデモを実行。
- CPUプラグインと MYRIAD プラグインから生成された2つの出力画像を比較し 、「Beyond Compare」 を使用。
- 2 つの出力画像には多くの違いがあります (赤い点で表記)。
解決方法
対象プラットフォームのいずれかに精度の違いがあると予測されますが、リファレンス指標との違いは 1% 以内でなければなりません。
MYRIAD プラグインから生成される推論結果を改善する 2 つの方法のいずれかを選択します。
方法 1:
- 無効 ソースコード内の MYRIAD ハードウェア・アクセラレーション。
ie = IECore()
ie.set_config({'MYRIAD_ENABLE_HW_ACCELERATION': 'NO'}, "MYRIAD")
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name="MYRIAD")
方法 2:
- 再生成スケール値を指定してモデル・オプティマイザーを使用する IR モデル。スケール値は最大 255 です。
python mo.py --input_model --scale
追加情報
詳しくは、 ピクチャー・コンペア・ビューで「比較方法」を参照してください。
2 つの画像の違いを検出して視覚化するには、「2 つの画像の違い」を参照してください。