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　設定ファイル仕様・サンプルモデル変換（ONNX/PyTorch編）

モデルの評価

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CVツールには、変換後のモデルの推論時間、精度などを評価する仕組みは含まれていません。以下のいずれかのやり方で、評価を行ってください。
変換後モデルをi

1. 変換後のモデルをi-

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1. PROカメラ上で実行する
   推論時間
   

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1. 推論実行するAPI (Adam_AI_RunNet()

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1. ) 呼び出し前後の時間を計測してください。
   精度
   

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1. モデルの出力層のデータを取得するAPI (Adam_AI_GetOutput()) で取得したデータを使って、精度評価を行ってください。
   

CVツールには、変換後モデルの推論時間と出力層のデータを取得できるサンプルアプリが含まれています。

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1. サンプルアプリを使う
   CVツールには、変換後モデルの推論時間と出力層のデータを取得できるサンプルアプリが含まれています。本ページで使用方法を紹介します。
   

2. CVツールのシミュレータを使う
   変換後のモデルの推論を行うことが可能です。使用方法についてはこちらをご覧ください。
   

評価用サンプルアプリ

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評価の準備

評価にはChrome拡張機能のADAM OPERATION UIを使用します。

インストール方法の詳細はSDK同梱のドキュメント「AdamAppDevelopmentManualForIpro.pdf」を参照してください。インストール方法の詳細はこちらを参照してください。

また、アプリがインストールできるi-PROネットワークカメラを用意してください。

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まず、コンテナ内にあるDnnSdApp パッケージ(DnnSdApp_V0_45_ambaCV2XambaCV2X5X.ext)を、ホストPCにコピーします。

[Work Directory]は任意のディレクトリ

$ cd [Work Directory]
$ sudo docker run -it --rm -v $(pwd):/work [image name] /bin/bash
$ cp /home/cvtool/app/DnnSdApp_V0_45_ambaCV2XambaCV2X5X.ext /work

ブラウザを起動し、カメラの詳細設定画面にアクセスします。

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　layernameout：出力レイヤー名(複数設定の場合、コンマで区切り)

　NETNAME：モデル名

　TftpServerIP：モデルを格納しているTFTPサーバアドレス
　　　　　　　　※SDカードを使用しない場合に設定します

　ChannelNum：モデルの入力チャネル数

　ImgHeight：入力画像の高さ

　ImgWidth：入力画像の幅

　PixelFormat：モデルの入力画像の画素並び

評価画像を用意する

評価に使用する画像を圧縮し、dnn.tar.gzを作成します。

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tar cvzf dnn.tar.gz dnn

画像をアプリにアップロードする

アプリ画面を開いて、画像データをアップロードします。

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