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COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX
最近更新时间:2024.06.07 10:16:43首次发布时间:2023.09.15 19:33:32

COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX 是使用 DeepLab 算法,在 COCO 数据集进行训练的图像分割模型,用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。
DeepLab 是一种基于深度学习的图像分割方法,它的主要思想是通过引入一个多尺度的金字塔结构,并在金字塔的每一层使用不同的卷积核和池化操作,来提高分割的精度和鲁棒性。DeepLab 使用了一种称为空洞卷积的技术,该技术可以在不增加网络深度的情况下增加卷积核的大小。这种技术可以有效地捕捉图像中的空间信息,从而提高分割的精度。
更多关于 DeepLab 模型的介绍,请参考 MobileNet

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。
图片

框架

本模型是 ONNX 格式的模型。

输入

名称

类型

形状

转换形状

格式

input.1

FP32

1, 3, 512, 512

None

输入说明:

  • 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB 图像,尺寸为 512 × 512 × 3(宽 × 高 × 通道数),单位:像素。
  • 输入的通道顺序为 NCHW。其中,N 表示批处理大小,C 表示通道数(3),H 表示图像的高度(512),W 表示图像的宽度(512)。

输出

名称

类型

形状

转换形状

487

FP32

1,21,512,512

输出的结果是分割后的图像。

模型版本

本模型提供一个可部署的版本。
图片

版本名称

最大批处理大小

硬件架构

说明

deeplabv3_mobilenet_v3_large_lite_512x512_20210527

0

该版本无需搭配前后处理版本进行使用。

注意

使用本模型时,输入的最大批处理大小必须为 0。

模型部署

参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面,修改以下配置:

说明

下表中未包含的配置项无需修改,统一使用默认值。

类型

配置项

说明

基本信息

节点

选择一个节点(一体机)。

服务名称

设置一个服务名称。该名称不能与节点上其他服务的名称重复。

模型信息

模型

选择 COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX

模型版本

选择 deeplabv3_mobilenet_v3_large_lite_512x512_20210527

服务配置

HTTP端口

指定节点上的一个空闲端口。

GRPC端口

指定节点上的一个空闲端口。