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OpenVINOで推論してみた2 age-gender-recognition - Qiita
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OpenVINOで推論してみた2 age-gender-recognition - Qiita
年齢の誤差が6.99年で性別判定の精度は95.8%とさすがの高性能ですね!! Inputs Image, name: input, sh... 年齢の誤差が6.99年で性別判定の精度は95.8%とさすがの高性能ですね!! Inputs Image, name: input, shape: 1, 3, 62, 62 in 1, C, H, W format, where: C - number of channels H - image height W - image width Expected color order is BGR. 今回の入力は人の顔画像になります。書いてあることは前回とさほど変わらないので省略します。 ただ、OpenVINOのモデルは入力の名称がgithubに書いてあるものと違うことが多々あるので実装の時に確認しようと思います。 Outputs Name: age_conv3, shape: 1, 1, 1, 1 - Estimated age divided by 100. Name: prob, sha