Módulo Mo; Módulo (Mo) Para La Optimización Del Modelo; Método Optimize - AWS DeepLens Guia

}
El resultado de la interfaz analizada correspondiente en un tipo de modelo ssd incluye información del
cuadro delimitador y tiene el siguiente formato:
{
"ssd": [
{"label": "318", "xmin": 124, "xmax": 245, "ymin": 10,
{"label": "277", "xmin": 89,
...,
{"label": "433", "xmin": 355, "xmax": 468, "ymin": 210, "ymax": 266, "prob": 0.001}
]
}
Para las inferencias realizadas en el tiempo de ejecución de Neo, el resultado de la inferencia analizada es
el mismo que el de la inferencia sin formato.
Módulo (mo) para la optimización del modelo
El módulo mo de Python es una biblioteca de optimización de modelos de AWS DeepLens que puede
utilizar para convertir sus artefactos de modelo
modelo de AWS DeepLens y realizar la optimización necesaria.
Para optimizar un modelo, llame a la función mo.optimize y especifique los parámetros de entrada
adecuados.
Temas
• Método mo.optimize (p. 147)
• Solución de problemas con el optimizador de modelos (p. 151)
Método mo.optimize
Convierte los artefactos de modelo de AWS DeepLens de una representación Caffe (.prototxt o
.caffemodel), MXNet (.json y .params) o TensorFlow (.pb) a una representación AWS DeepLens y
realiza la optimización necesaria.
Sintaxis
import mo
res = mo.optimize(model_name, input_width, input_height, platform, aux_inputs)
Parámetros de solicitud
• model_name: el nombre del modelo que se va a optimizar.
Escriba: string
: obligatorio Sí
• input_width: el ancho de la imagen de entrada en píxeles. El valor debe ser un número entero no
negativo inferior o igual a 1024.
Tipo:integer
: obligatorio Sí
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Módulo mo
"xmax": 166, "ymin": 233, "ymax": 376, "prob": 0.3},
Caffe, Apache MXNet o Tensorflow (p. 48)
147
"ymax": 142, "prob": 0.5},
en artefactos de