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NET_NAME：ネットワーク名
任意の名前を設定できます。
MODEL_DIR：onnxファイルが格納されたディレクトリ
ディレクトリ下の全てのモデルに対して、変換処理を実行します。
IMAGE_DIR：量子化の最適化処理で使用する、画像ファイルが格納されたディレクトリ
学習に使った画像を格納してください。100～200枚が推奨枚数です。
画像フォーマットはJPEGやPNGなど、OpenCVで対応しているものです。
任意サイズの画像を使用可能です。
OUTPUT_DIR：変換後のデータ出力先ディレクトリ
PARSER_OPTION：量子化モード
FIX8/FIX16/MIX(FIX8/FIX16混合）から選択します。
IN_DATA_CHANNEL：モデルの入力画像チャネル数
N_DATA_WIDTH：モデルの入力画像サイズ(幅)
IN_DATA_HEIGHT：モデルの入力画像サイズ(高さ)
IN_MEAN：入力画像の正規化パラメータ（平均値）
以下のように”,”の間に空白を入れないようにしてください。
IN_MEAN=127.5,127.5,127.5
IN_SCALE：入力画像の正規化パラメータ（スケール）
チャネルごとに異なる設定値にする場合は、”,”で値を区切ってください。”,”の間には空白を入れないようにしてください。
IS_BGR：入力画像のフォーマット（RGB or BGR）
OUT_LAYER：ネットワークの出力ノード名
複数指定する場合は”,”で区切ってください。
以下の記号が入出力ノード名に含まれている場合、正常に変換できない可能性があります。
: | ; , ‘
PREPRO：前処理スクリプトパス(python)
スクリプトの作り方は“/home/cvtool/common/prepro.py”を参照してください。
PREPRO_ARG：前処理スクリプトの引数
IN_DATA_FILEFORMAT：入力データのフォーマット
例：uint8-> 0>0,0,0,0, float32-> 1>1,2,0,7, float16-> 1>1,1,0,4)
NIN_DATA_FILEFORMAT を”0,0,0,0”から変更した場合はPREPROの設定が必要になります。
IN_DATA_TRANSPOSE：入力データに対してTRANSPOSE を行う場合指定する
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