PoseNet MobileNet 0.75 Quant

模型概述

使用 MobileNet 架构、75% 宽度乘数的量化 PoseNet 模型，用于高效且优化的人体姿态估计。

PoseNet MobileNet 0.75 Quant 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 Quant 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 Quant 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_quant

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: 2.32 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。

NPU 性能

处理器	推理时间（ms）
SL1680	2.32
SL1640	4.13

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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