ONNX Model Inference Test

今回作成した内容は、学習済みモデルを単体で用意して、それを利用する方法の実験です。onnx形式のモデルを用意して、javascriptからそれを利用する方法を試しています。

学習済みモデルの利用方法

学習済みモデルを自分のサーバに保存し、単体で利用する際には、まず入力データを準備します。 例えば、画像認識モデルの場合、画像ファイルを入力として使用します。

入力データ形式

入力データは通常、モデルの要求に応じた特定の形式で提供されます。今回のモデルでは、入力データは640x640ピクセルのRGB画像として提供され、各ピクセルの値は0から1の範囲に正規化された浮動小数点数です。

出力データ形式

出力データは、モデルの種類に応じて異なります。今回使用した物体検出モデルでは、出力は以下の形式で提供されます：

• バウンディングボックスの座標（x, y, width, height）
• 各物体のクラスラベル
• 信頼度スコア

モデルの形式

今回使用したモデルはONNX形式の物体出モデルです。ONNX（Open Neural Network Exchange）は、異なるフレームワーク間でモデルを交換するためのオープンフォーマットで、広く利用されています。

これらの出力を確認することで、モデルが入力データに対してどのように反応するかを理解し、モデルの性能を評価することができます。 また、出力結果を可視化することで、モデルの予測がどの程度正確であるかを視覚的に確認することも可能です。