記事 ID: 000088649 コンテンツタイプ: トラブルシューティング 最終改訂日: 2022/05/20

YOLOv4 Keras* モデルを中間表現 (IR) 形式に変換できません

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
概要

YOLOv4 Keras モデルを IR 形式に変換する手順。

詳細
  • YOLOv4 モデルを IR に変換する手順に従い、モデルを TensorFlow2* 形式に変換できませんでした。
  • YOLOv4 darknet を Keras モデルに変換する際に、 TypeError: buffer is too small for requested array エラーが発生しました。
解決方法

ディレクトリをモデルダウンローダに変更し、スクリプトを使用してyolo-v4-tfモデル downloader.py ダウンロードします。
cd /deployment_tools/tools/model_downloader
sudo python3 downloader.py --name=yolo-v4-tf


カスタム・ウェイト・ファイルの名前を yolov4.weights に変更し、以下のディレクトリーに置き換えます
/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf

カスタム構成ファイルの名前を yolov4.cfg に変更し、以下のディレクトリーに置き換えます
/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/keras-YOLOv3-model-set/cfg

以下のディレクトリーに変更して、スクリプト pre-convert.py 実行します。
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/models/public/yolo-v4-tf
sudo python3 pre-convert.py "/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf" "/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf"


yolo-v4.savedmodel は、次のディレクトリーに 生成 されます。
/opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf

ディレクトリーを Model Optimizer に変更し、スクリプト mo.py 実行します。
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/model_optimizer
sudo python3 mo.py --framework=tf --data_type=FP16 --output_dir=/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/FP16 --model_name=yolo-v4-tf --input_shape=[1,416,416,3] --input=image_input --scale_values=image_input[255] --reverse_input_channels --saved_model_dir=/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/yolo-v4.savedmodel


中間表現は、以下のディレクトリーで 生成されます
/opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/FP16

このページのコンテンツは、元の英語のコンテンツを人力翻訳および機械翻訳したものが混在しています。この内容は参考情報および一般的な情報を提供するためものであり、情報の正確さと完全性を保証するものではありません。インテルは不正確な翻訳があった場合でもいかなる責任を負いません。このページの英語版と翻訳の間に矛盾がある場合は、英語版に準拠します。 このページの英語版をご覧ください。