Tensorflow：確定預訓練 CNN 模型的輸出步幅

Question

我已經下載並正在使用Tensorflow Lite Posenet 模型實現一個 ML 應用程序。 這個模型的輸出是一個熱圖，它是我剛接觸的 CNN 的一部分。

處理輸出所需的一項信息是“輸出步幅”。 它用於計算在原始圖像中找到的關鍵點的原始坐標。

keypointPositions = heatmapPositions * outputStride + offsetVectors

但是文檔沒有指定輸出步幅。 我可以使用 tensorflow 中的信息或方法來獲取此（任何）預訓練模型的輸出步幅嗎？

• img 的輸入形狀為： (257,257,3)
• 輸出形狀為： (9,9,17) （17 個不同關鍵點的 1 [9x9] 熱圖）

import tensorflow as tf
import numpy as np
import json

model = tf.lite.Interpreter('models\posenet_mobilenet_v1_100_257x257_multi_kpt_stripped.tflite')
model.allocate_tensors()

with open('model_details.json', 'w') as outfile:
     info = dict(list(enumerate(model.get_tensor_details())))
     s = json.dumps(str(info))
     outfile.write(s)

Answer 1

可以從以下等式中獲得輸出步幅：

resolution = ((InputImageSize - 1) / OutputStride) + 1

示例：寬度為225像素且輸出步幅為16的輸入圖像導致輸出大小為15

15 = ((225 - 1) / 16) + 1

對於 tflite PoseNet 模型（分辨率為 9）：

9 = ((257-1)/ x) + 1 x = 32所以輸出步幅是 32

來源