PoseNet MobileNet 0.75 Float

模型概述

使用 MobileNet 架构、75% 宽度乘数的 PoseNet 模型，用于高效的人体姿态估计。

PoseNet MobileNet 0.75 Float 模型专为 Synaptics Astra™ SL1680 processor NPU 和 SL1640 processor NPU 开发和优化。

模型特性

• 模型类型： 姿态检测
• 输入尺寸： 根据部署而定的多种分辨率
• 输出尺寸： 根据部署而定的多种分辨率

ℹ️ 信息： 此模型可直接在 Synaptics Astra Machina 开发板上使用。PoseNet MobileNet 0.75 Float 的 NPU 优化版本已预装于 Astra SDK 镜像中。

在 Synaptics Astra SL1600 系列上部署

此模型针对 Synaptics Astra SL1680 处理器编译。您可以在搭载 SL1680 处理器的 Machina™ 开发套件上找到已预装的此模型。

您也可以在搭载 SL1640 处理器的 Machina™ 开发套件上找到针对 Synaptics Astra SL1640 处理器编译的同款模型。

Synaptics Astra Machina™ 是面向 Astra SL 系列高性能 IoT 处理器的模块化开发套件，集成了 Synaptics Veros™ 无线连接解决方案。了解更多信息，请点击此处

应用程序二进制文件

synap_cli_od 命令行应用程序可运行 PoseNet MobileNet 0.75 Float 等目标检测模型。

输入：

• 转换后的 synap 模型（.synap 扩展名）
• 可选：检测对象的置信度阈值
• 一张或多张图像（jpeg 或 png 格式）

输出：

• 每张输入图像中检测到的对象列表，包括：
  • 边界框
  • 类别索引
  • 置信度分数

在 Astra SL1680 和 SL1640 上的命令行用法：

MODELS=/usr/share/synap/models/

cd $MODELS/object_detection/body_pose/model/posenet_mobilenet_075/posenet_mobilenet_075_float

synap_cli_od -m model.synap input_image.jpg

SL1680 上的示例输出：

Input image: input_image.jpg (w = 640, h = 480, c = 3)
Detection time: null ms
#   Score  Class  Position  Size     Description
0   0.95       0   94,193    62,143  person

ℹ️ 信息： JPEG/PNG 输入图像由软件调整为网络输入张量尺寸。

💡注意： 请确保在模型转换期间定义输出格式。缺少格式详情可能会导致 "Failed to initialize detector" 等错误。

优化和自定义模型

高级用户可能希望自定义源模型并为 Synaptics Astra NPU 重新编译。 请参阅自带模型章节以获取更多信息。

许可证

源模型依据 Apache License 2.0 授权。

用于设备端部署的编译模型受 Synaptics Astra EULA 约束。

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