/* Ċ Ġ* ĠCopyright Ġ 2 0 2 0 - 2 0 2 2 ĠJetBrains Ġs . r . o . Ġand ĠKotlin ĠDeep ĠLearning Ġproject Ġcontributors . ĠAll ĠRights ĠReserved . Ċ Ġ* ĠUse Ġof Ġthis Ġsource Ġcode Ġis Ġgoverned Ġby Ġthe ĠApache Ġ 2 . 0 Ġlicense Ġthat Ġcan Ġbe Ġfound Ġin Ġthe ĠLICENSE . txt Ġfile . Ċ Ġ*/ Ċ Ċ package Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx Ċ Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . Inference Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . imag ere cognition . Image Recognition Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . keras . loaders . InputType Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . keras . loaders . Model Hub Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . keras . loaders . Model Type Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . keras . loaders . preprocess Input Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . face alignment . Fan 2 D 1 0 6 Face Alignment Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . object detection . E fficient Det Object Detection Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . object detection . SS DM obile Net V 1 Object Detection Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . object detection . SSD Object Detection Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . Multi Pose Detection Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . Single Pose Detection Model Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . preprocessor . Image Shape Ċ import Ġorg . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . preprocessor . Transpose Ċ Ċ /** ĠModels Ġin Ġthe ĠON NX Ġformat Ġand Ġrunning Ġvia ĠON NX ĠRuntime . Ġ*/ Ċ public Ġobject ĠON NX Models Ġ{ ĊĠĠĠ Ġ/** ĠImage Ġrecognition Ġmodels Ġand Ġpreprocessing . Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġpublic Ġsealed Ġclass ĠCV < T Ġ: ĠInference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġmodel RelativePath : ĠString , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġchannels First : ĠBoolean , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĠIf Ġtrue , Ġmodel Ġis Ġsh ipped Ġwithout Ġlast Ġfew Ġlayers Ġand Ġcould Ġbe Ġused Ġfor Ġtransfer Ġlearning Ġand Ġfine - tuning Ġwith ĠTF ĠRuntime . Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġinternal Ġvar Ġno Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ĊĠĠĠ Ġ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠModel Type < T , ĠImage Recognition Model > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠImage Recognition Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠImage Recognition Model ( model Hub . load Model ( this ), Ġthis ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠInference Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠOn nx Inference Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 8 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 8 Ġ: ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 8 - v 1 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 3 4 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 3 4 Ġ: ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 3 4 - v 1 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 5 0 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 5 0 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 5 0 - v 1 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 0 1 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 0 1 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 0 1 - v 1 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 5 2 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 5 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 5 2 - v 1 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 8 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 8 v 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 8 - v 2 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 3 4 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 3 4 v 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 3 4 - v 2 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 5 0 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 5 0 v 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 5 0 - v 2 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 0 1 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 0 1 v 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 0 1 - v 2 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 1 5 2 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 2 2 4 x 2 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠRes Net Ġv 2 Ġuses Ġpre - activation Ġfunction Ġwhereas ĠRes Net Ġv 1 Ġuses Ġpost - activation Ġfor Ġthe Ġresidual Ġblocks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / resnet "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠRes Net 1 5 2 v 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / resnet / resnet 1 5 2 - v 2 ", Ġchannels First Ġ= Ġtrue ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġres Net On nx Pre processing ( data , Ġtensor Shape ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠE fficient Net - Lite Ġ 4 Ġis Ġthe Ġlargest Ġvariant Ġand Ġmost Ġaccurate Ġof Ġthe Ġset Ġof ĠE fficient Net - Lite Ġmodel . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIt Ġis Ġan Ġinteger - only Ġquant ized Ġmodel Ġthat Ġproduces Ġthe Ġhighest Ġaccuracy Ġof Ġall Ġof Ġthe ĠE fficient Net Ġmodels . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIt Ġach ie ves Ġ 8 0 . 4 % ĠImage Net Ġtop - 1 Ġaccuracy , Ġwhile Ġstill Ġrunning Ġin Ġreal - time Ġ( e . g . Ġ 3 0 ms / image ) Ġon Ġa ĠPixel Ġ 4 ĠCPU . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 2 4 x 2 2 4 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / main / vision / classification / efficient net - lite 4 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net 4 Lite Ġmodel Ġfrom ĠON NX ĠGithub .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net 4 Lite Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - lite 4 ", Ġchannels First Ġ= Ġfalse ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġpreprocess Input ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtensor Shape , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Type Ġ= ĠInput Type . TF , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels Last Ġ= Ġ! channels First ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 5 0 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 2 4 x 2 2 4 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications Ġand Ġcould Ġbe Ġused Ġto Ġbe Ġcompared Ġwith Ġthe Ġ[ Res Net 5 0 no Top Custom ] Ġmodel . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / resnet /# resnet 5 0 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠRes Net 5 0 custom Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / custom / resnet 5 0 ", Ġchannels First Ġ= Ġfalse ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġpreprocess Input ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtensor Shape , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Type Ġ= ĠInput Type . CA FFE ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġhas Ġ 5 0 Ġlayers Ġwith ĠRes Net v 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 2 4 x 2 2 4 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( N , M 3 , M 4 , 2 0 4 8 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 3 3 8 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠDeep ĠRes idual ĠLearning Ġfor ĠImage ĠRecognition Ġ( CV PR Ġ 2 0 1 5 )</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / resnet /# resnet 5 0 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠRes Net Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠRes Net 5 0 no Top Custom Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / custom / resnet 5 0 not op ", Ġchannels First Ġ= Ġfalse ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġpreprocess Input ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtensor Shape , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Type Ġ= ĠInput Type . CA FFE ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 0 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 2 4 x 2 2 4 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 7 x 7 x 1 2 8 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 0 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 0 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 0 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 0 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 1 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 4 0 x 2 4 0 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 7 x 7 x 1 2 8 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 1 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 1 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 1 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 1 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 2 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 6 0 x 2 6 0 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 8 x 8 x 1 4 0 8 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 2 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 2 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 2 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 2 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 3 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 0 0 x 3 0 0 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 9 x 9 x 1 5 3 6 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 3 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 3 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 3 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 3 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 4 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 8 0 x 3 8 0 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 1 x 1 1 x 1 7 9 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 4 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 4 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 4 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 4 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 5 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 4 5 6 x 4 5 6 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 4 x 1 4 x 2 0 4 8 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 5 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 5 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 5 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 5 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 6 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 5 2 8 x 5 2 8 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 6 x 1 6 x 2 3 0 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 6 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 6 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 6 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 6 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġimage Ġclassification Ġthat Ġtake Ġimages Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 0 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġvia Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . core . util . load Image Net Class Labels ] Ġmethod ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠInstanti ates Ġthe ĠE fficient Net B 7 Ġarchitecture . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 6 0 0 x 6 0 0 x 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 0 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġfor Ġno Top Ġmodel Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 8 x 1 8 x 2 5 6 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThis Ġmodel Ġis Ġconverted Ġfrom ĠKeras . applications , Ġthe Ġlast Ġtwo Ġlayers Ġin Ġthe Ġno Top Ġmodel Ġhave Ġbeen Ġremoved Ġso Ġthat Ġthe Ġuser Ġcan Ġfine - tune Ġthe Ġmodel Ġfor Ġhis Ġspecific Ġtask . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 0 5 . 1 1 9 4 6 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠE fficient Net : ĠRe think ing ĠModel ĠScaling Ġfor ĠConvolution al ĠNeural ĠNetworks </ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// keras . io / api / applications / efficient net /# efficient net b 7 - function "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠOffic ial ĠE fficient Net B 7 Ġmodel Ġfrom ĠKeras . applications .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠE fficient Net B 7 ( no Top : ĠBoolean Ġ= Ġfalse ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠCV < On nx Inference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" models / onnx / cv / efficient net / efficient net - b 7 ", ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels First Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġno Top Ġ= Ġno Top ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġdigit Ġclassification Ġthat Ġtake Ġgrey - scale Ġimages Ġof Ġdigits Ġas Ġinput Ġand Ġclassify Ġthe Ġmajor Ġobject Ġin Ġthe Ġimage Ġinto Ġa Ġset Ġof Ġ 1 0 Ġdifferent Ġclasses . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġjust Ġan Ġimplementation Ġof Ġthe Ġfam ous ĠLe Net - 5 Ġmodel . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 x 2 8 x 2 8 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġclass ĠL enet Ġ: ĠCV < On nx Inference Model >(" models / onnx / cv / custom / mnist ", Ġchannels First Ġ= Ġfalse ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠTODO (" Not Ġyet Ġimplemented ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ/** ĠObject Ġdetection Ġmodels Ġand Ġpreprocessing . Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġpublic Ġsealed Ġclass ĠObject Detection < T Ġ: ĠInference Model , ĠU Ġ: ĠInference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġmodel RelativePath : ĠString , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġchannels First : ĠBoolean Ġ= Ġtrue ĊĠĠĠ Ġ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠModel Type < T , ĠU > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 3 x 1 2 0 0 x 1 2 0 0 ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 3 Ġoutputs : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ Ġ- Ġboxes : Ġ( 1 x ' n box ' x 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ Ġ- Ġlabels : Ġ( 1 x ' n box ') ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ Ġ- Ġscores : Ġ( 1 x ' n box ') ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 2 3 2 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / master / vision / object _ detection _ segmentation / ssd "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠSSD Ġmodel Ġand Ġits Ġpre - Ġand Ġpost processing Ġin Ġon nx / models Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠSSD Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠSSD Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / ssd ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtransp osed Data Ġ= ĠTr anspose ( axes Ġ= Ġint ArrayOf ( 2 , Ġ 0 , Ġ 1 )). apply ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠImage Shape ( width Ġ= Ġtensor Shape [ 0 ], Ġheight Ġ= Ġtensor Shape [ 1 ], Ġchannels Ġ= Ġtensor Shape [ 2 ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtransp osed Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( tensor Shape [ 2 ], Ġtensor Shape [ 0 ], Ġtensor Shape [ 1 ]) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġpreprocess Input ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtransp osed Data , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtransp osed Shape , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Type Ġ= ĠInput Type . TOR CH , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels Last Ġ= Ġfalse ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠSSD Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠSSD Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠSSD Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠSSD Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠSSD - Mob ilen et V 1 Ġis Ġan Ġobject Ġdetection Ġmodel Ġthat Ġuses Ġa ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector Ġ( SSD ) Ġapproach ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġto Ġpredict Ġobject Ġclasses Ġfor Ġboundary Ġboxes . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠSSD Ġis Ġa ĠCNN Ġthat Ġenables Ġthe Ġmodel Ġto Ġonly Ġneed Ġto Ġtake Ġone Ġsingle Ġshot Ġto Ġdetect Ġmultiple Ġobjects Ġin Ġan Ġimage , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġand ĠMobile Net Ġis Ġa ĠCNN Ġbase Ġnetwork Ġthat Ġprovides Ġhigh - level Ġfeatures Ġfor Ġobject Ġdetection . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġcombination Ġof Ġthese Ġtwo Ġmodel Ġframeworks Ġproduces Ġan Ġefficient , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġhigh - accuracy Ġdetection Ġmodel Ġthat Ġrequires Ġless Ġcomputational Ġcost . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x Hx Wx 3 ). ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġdefined Ġby Ġuser . ĠH Ġ= ĠW Ġ= Ġ 1 0 0 0 Ġby Ġdefault . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 4 Ġoutputs : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġnum _ detection s : Ġthe Ġnumber Ġof Ġdetection s . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection _ boxes : Ġa Ġlist Ġof Ġbounding Ġboxes . ĠEach Ġlist Ġitem Ġdescribes Ġa Ġbox Ġwith Ġtop , Ġleft , Ġbottom , Ġright Ġrelative Ġto Ġthe Ġimage Ġsize . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection _ scores : Ġthe Ġscore Ġfor Ġeach Ġdetection Ġwith Ġvalues Ġbetween Ġ 0 Ġand Ġ 1 Ġrepresenting Ġprobability Ġthat Ġa Ġclass Ġwas Ġdetected . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection _ classes : ĠArray Ġof Ġ 1 0 Ġintegers Ġ( floating Ġpoint Ġvalues ) Ġindicating Ġthe Ġindex Ġof Ġa Ġclass Ġlabel Ġfrom Ġthe ĠCO CO Ġclass . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 5 1 2 . 0 2 3 2 5 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / models / tree / master / vision / object _ detection _ segmentation / ssd - mob ilen et v 1 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠSSD Ġmodel Ġand Ġits Ġpre - Ġand Ġpost processing Ġin Ġon nx / models Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠSSD Mobile Net V 1 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠSSD Mobile Net V 1 Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / ssd _ mob ilen et _ v 1 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠSSD Mobile Net V 1 Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠSSD Mobile Net V 1 Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠSSD Mobile Net V 1 Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠSSD Mobile Net V 1 Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 1 0 0 0 L , Ġ 1 0 0 0 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 5 1 2 x 5 1 2 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 0 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 0 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 5 1 2 L , Ġ 5 1 2 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 6 4 0 x 6 4 0 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 1 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 1 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 6 4 0 L , Ġ 6 4 0 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 7 6 8 x 7 6 8 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 2 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 2 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 7 6 8 L , Ġ 7 6 8 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 8 9 6 x 8 9 6 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 3 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 3 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 8 9 6 L , Ġ 8 9 6 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 1 0 2 4 x 1 0 2 4 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 4 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 4 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 1 0 2 4 L , Ġ 1 0 2 4 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 1 2 8 0 x 1 2 8 0 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 5 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 5 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 1 2 8 0 L , Ġ 1 2 8 0 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġreal - time Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġobject Ġdetection Ġthat Ġdetect s Ġ 8 0 Ġdifferent Ġclasses ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( labels Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . dataset . handler . coco Categories For E fficient Det ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIntern ally Ġit Ġuses Ġthe ĠE fficient Net s Ġas Ġback bone Ġnetworks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġis Ġ( 1 x 1 2 8 0 x 1 2 8 0 x 3 ) Ġby Ġdefault . ĠH Ġand ĠW Ġcould Ġbe Ġchanged Ġby Ġuser Ġto Ġany Ġvalues . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġdetection s : 0 Ġwith Ġ 7 Ġnumbers Ġas Ġ`[ unknown Ġnumber , Ġymin , Ġ_ xmin _, Ġymax , Ġxmax , Ġscore , Ġcoco Ġlabel ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNOTE : ĠThe Ġdetection s Ġare Ġlimited Ġto Ġ 1 0 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// arxiv . org / abs / 1 9 1 1 . 0 9 0 7 0 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠSSD : ĠSingle ĠShot ĠMulti Box ĠDetector .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / google / autom l / tree / master / efficient det "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠE fficient Det Ġmodel Ġin Ġgoogle / autom l Ġrepository .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// github . com / onnx / tensorflow - onnx / blob / master / tutorials / efficient det . ipynb "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTutorial Ġwhich Ġshows Ġhow Ġto Ġcover t Ġthe ĠE fficient Det Ġmodels Ġto ĠON NX Ġusing Ġtf 2 onnx .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠE fficient Det D 6 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠObject Detection < On nx Inference Model , ĠE fficient Det Object Detection Model >(" models / onnx / object detection / efficient det / efficient det - d 6 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠE fficient Det Object Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠE fficient Det Object Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠE fficient Det Object Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 1 2 8 0 L , Ġ 1 2 8 0 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ/** ĠFace Ġalignment Ġmodels Ġand Ġpreprocessing . Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġpublic Ġsealed Ġclass ĠFace Alignment < T Ġ: ĠInference Model , ĠU Ġ: ĠInference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġmodel RelativePath : ĠString , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġchannels First : ĠBoolean Ġ= Ġtrue ĊĠĠĠ Ġ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠModel Type < T , ĠU > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġneural Ġnetwork Ġfor Ġface Ġalignment Ġthat Ġtake ĠRGB Ġimages Ġof Ġfaces Ġas Ġinput Ġand Ġproduces Ġcoordinates Ġof Ġ 1 0 6 Ġfaces Ġland marks . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġinput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 3 x 1 9 2 x 1 9 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġan Ġoutput Ġwith Ġthe Ġshape Ġ( 1 x 2 1 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠF an 2 d 1 0 6 Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠFace Alignment < On nx Inference Model , ĠF an 2 D 1 0 6 Face Alignment Model >(" models / onnx / face alignment / fan _ 2 d _ 1 0 6 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠTr anspose ( axes Ġ= Ġint ArrayOf ( 2 , Ġ 0 , Ġ 1 )). apply ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠImage Shape ( width Ġ= Ġtensor Shape [ 0 ], Ġheight Ġ= Ġtensor Shape [ 1 ], Ġchannels Ġ= Ġtensor Shape [ 2 ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠF an 2 D 1 0 6 Face Alignment Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠF an 2 D 1 0 6 Face Alignment Model ( model Hub . load Model ( this )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠOn nx Inference Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠOn nx Inference Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ/** ĠP ose Ġestimation Ġmodels . Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġpublic Ġsealed Ġclass ĠP ose Estimation < T Ġ: ĠInference Model , ĠU Ġ: ĠInference Model >( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġmodel RelativePath : ĠString , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġval Ġchannels First : ĠBoolean Ġ= Ġtrue ĊĠĠĠ Ġ) Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠModel Type < T , ĠU > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġconvolution al Ġneural Ġnetwork Ġmodel Ġthat Ġruns Ġon ĠRGB Ġimages Ġand Ġpredict s Ġhuman Ġjoint Ġlocations Ġof Ġa Ġsingle Ġperson . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( edges Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . edge Key Points Pairs ] ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġand Ġkey points Ġare Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . key Points ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠModel Ġarchitecture : ĠMobile Net V 2 Ġimage Ġfeature Ġextractor Ġwith ĠFeature ĠPy ramid ĠNetwork Ġdecoder Ġ( to Ġstride Ġof Ġ 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġfollowed Ġby ĠCenter Net Ġprediction Ġheads Ġwith Ġcustom Ġpost - processing Ġlog ics . ĠLight ning Ġuses Ġdepth Ġmultiplier Ġ 1 . 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġtensor Ġwith Ġtype ĠINT 3 2 Ġand Ġshape Ġ`[ 1 , Ġ 1 9 2 , Ġ 1 9 2 , Ġ 3 ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġoutput _ 0 Ġtensor Ġwith Ġtype ĠFLOAT 3 2 Ġand Ġshape Ġ`[ 1 , Ġ 1 , Ġ 1 7 , Ġ 3 ]` Ġwith Ġ 1 7 Ġrows Ġrelated Ġto Ġthe Ġfollowing Ġkey points ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ`[ nose , Ġleft Ġeye , Ġright Ġeye , Ġleft Ġear , Ġright Ġear , Ġleft Ġsh oulder , Ġright Ġsh oulder , Ġleft Ġel bow , Ġright Ġel bow , Ġleft Ġw rist , Ġright Ġw rist , Ġleft Ġhip , Ġright Ġhip , Ġleft Ġknee , Ġright Ġknee , Ġleft Ġan kle , Ġright Ġan kle ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠEach Ġrow Ġcontains Ġ 3 Ġnumbers : Ġ`[ y , Ġx , Ġconfidence _ score ]` Ġnormalized Ġin Ġ`[ 0 . 0 , Ġ 1 . 0 ]` Ġrange . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// blog . tensorflow . org / 2 0 2 1 / 0 5 / next - generation - pose - detection - with - mo ven et - and - tensorflow js . html "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠMove Net Ġarchitecture Ġin ĠTensorFlow Ġblog .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// tf hub . dev / google / mo ven et / single pose / lightning / 4 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTensorFlow ĠModel ĠHub Ġwith Ġthe ĠMove Net Lighting Ġmodel Ġconverted Ġto ĠON NX .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠMove Net Single Pose Lighting Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠP ose Estimation < On nx Inference Model , ĠSingle Pose Detection Model >(" models / onnx / pose est imation / mo ven et _ single pose _ lighting _ 1 3 ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠSingle Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠSingle Pose Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠSingle Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠSingle Pose Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠA Ġconvolution al Ġneural Ġnetwork Ġmodel Ġthat Ġruns Ġon ĠRGB Ġimages Ġand Ġpredict s Ġhuman Ġjoint Ġlocations Ġof Ġpeople Ġin Ġthe Ġimage Ġframe . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmain Ġdifferent iator Ġbetween Ġthis ĠMove Net . Multi Pose Ġand Ġits Ġpreced ent , ĠMove Net . Single Pose Ġmodel , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġis Ġthat Ġthis Ġmodel Ġis Ġable Ġto Ġdetect Ġmultiple Ġpeople Ġin Ġthe Ġimage Ġframe Ġat Ġthe Ġsame Ġtime Ġwhile Ġstill Ġach ie ving Ġreal - time Ġspeed . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( edges Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . edge Key Points Pairs ] ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġand Ġkey points Ġare Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . key Points ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ ĠThe Ġ``` predict Raw ``` Ġmethod Ġreturns Ġa Ġfloat 3 2 Ġtensor Ġof Ġshape Ġ( 1 , Ġ 6 , Ġ 5 6 ). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġfirst Ġdimension Ġis Ġthe Ġbatch Ġdimension , Ġwhich Ġis Ġalways Ġequal Ġto Ġ 1 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġsecond Ġdimension Ġcorresponds Ġto Ġthe Ġmaximum Ġnumber Ġof Ġinstance Ġdetection s . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġmodel Ġcan Ġdetect Ġup Ġto Ġ 6 Ġpeople Ġin Ġthe Ġimage Ġframe Ġsimultaneously . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġthird Ġdimension Ġrepresents Ġthe Ġpredicted Ġbounding Ġbox / key point Ġlocations Ġand Ġscores . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġfirst Ġ 1 7 Ġ* Ġ 3 Ġelements Ġare Ġthe Ġkey point Ġlocations Ġand Ġscores Ġin Ġthe Ġformat : Ġ``` [ y _ 0 , Ġx _ 0 , Ġs _ 0 , Ġy _ 1 , Ġx _ 1 , Ġs _ 1 , ĠâĢ¦ , Ġy _ 1 6 , Ġx _ 1 6 , Ġs _ 1 6 ] ``` , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ Ġwhere Ġy _ i , Ġx _ i , Ġs _ i Ġare Ġthe Ġy x - coordinates Ġ( normalized Ġto Ġimage Ġframe , Ġe . g . Ġrange Ġin Ġ``` [ 0 . 0 , Ġ 1 . 0 ] ``` ) Ġand Ġconfidence Ġscores Ġof Ġthe Ġi - th Ġjoint Ġcorresponding ly . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġorder Ġof Ġthe Ġ 1 7 Ġkey point Ġjoint s Ġis : Ġ``` [ nose , Ġleft Ġeye , Ġright Ġeye , Ġleft Ġear , Ġright Ġear , Ġleft Ġsh oulder , Ġright Ġsh oulder , Ġleft Ġel bow , Ġright Ġel bow , Ġleft Ġw rist , Ġright Ġw rist , Ġleft Ġhip , Ġright Ġhip , Ġleft Ġknee , Ġright Ġknee , Ġleft Ġan kle , Ġright Ġan kle ] ``` . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠ Ġ- ĠThe Ġremaining Ġ 5 Ġelements Ġ``` [ ymin , Ġxmin , Ġymax , Ġxmax , Ġscore ] ``` Ġrepresent Ġthe Ġregion Ġof Ġthe Ġbounding Ġbox Ġ( in Ġnormalized Ġcoordinates ) Ġand Ġthe Ġconfidence Ġscore Ġof Ġthe Ġinstance . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// blog . tensorflow . org / 2 0 2 1 / 0 5 / next - generation - pose - detection - with - mo ven et - and - tensorflow js . html "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠMove Net Ġarchitecture Ġin ĠTensorFlow Ġblog .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// tf hub . dev / google / mo ven et / multip ose / lightning / 1 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTensorFlow ĠModel ĠHub Ġwith Ġthe ĠMove Net Lighting Ġmodel Ġconverted Ġto ĠON NX .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠMove Net Multi Pose Lighting Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠP ose Estimation < On nx Inference Model , ĠMulti Pose Detection Model >(" models / onnx / pose est imation / mo ven et _ multip ose _ lighting ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠMulti Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠMulti Pose Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠMulti Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠMulti Pose Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . input Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( 1 L , Ġ 2 5 6 L , Ġ 2 5 6 L , Ġ 3 L ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġmodel Ġis Ġa Ġconvolution al Ġneural Ġnetwork Ġmodel Ġthat Ġruns Ġon ĠRGB Ġimages Ġand Ġpredict s Ġhuman Ġjoint Ġlocations Ġof Ġa Ġsingle Ġperson . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ( edges Ġare Ġavailable Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . edge Key Points Pairs ] ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġand Ġkey points Ġare Ġin Ġ[ org . jetbrains . kotlin x . dl . api . inference . onnx . pose detection . key Points ]). ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠModel Ġarchitecture : ĠMobile Net V 2 Ġimage Ġfeature Ġextractor Ġwith ĠFeature ĠPy ramid ĠNetwork Ġdecoder Ġ( to Ġstride Ġof Ġ 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġfollowed Ġby ĠCenter Net Ġprediction Ġheads Ġwith Ġcustom Ġpost - processing Ġlog ics . ĠLight ning Ġuses Ġdepth Ġmultiplier Ġ 1 . 0 . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhave Ġan Ġinput Ġtensor Ġwith Ġtype ĠINT 3 2 Ġand Ġshape Ġ`[ 1 , Ġ 1 9 2 , Ġ 1 9 2 , Ġ 3 ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġmodel Ġhas Ġ 1 Ġoutput : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ- Ġoutput _ 0 Ġtensor Ġwith Ġtype ĠFLOAT 3 2 Ġand Ġshape Ġ`[ 1 , Ġ 1 , Ġ 1 7 , Ġ 3 ]` Ġwith Ġ 1 7 Ġrows Ġrelated Ġto Ġthe Ġfollowing Ġkey points ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ`[ nose , Ġleft Ġeye , Ġright Ġeye , Ġleft Ġear , Ġright Ġear , Ġleft Ġsh oulder , Ġright Ġsh oulder , Ġleft Ġel bow , Ġright Ġel bow , Ġleft Ġw rist , Ġright Ġw rist , Ġleft Ġhip , Ġright Ġhip , Ġleft Ġknee , Ġright Ġknee , Ġleft Ġan kle , Ġright Ġan kle ] `. ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠEach Ġrow Ġcontains Ġ 3 Ġnumbers : Ġ`[ y , Ġx , Ġconfidence _ score ]` Ġnormalized Ġin Ġ`[ 0 . 0 , Ġ 1 . 0 ]` Ġrange . ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// blog . tensorflow . org / 2 0 2 1 / 0 5 / next - generation - pose - detection - with - mo ven et - and - tensorflow js . html "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠĠ ĠD eta iled Ġdescription Ġof ĠMove Net Ġarchitecture Ġin ĠTensorFlow Ġblog .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* Ġ@ see Ġ< a Ġhref =" https :// tf hub . dev / google / mo ven et / single pose / th under / 4 "> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠĠĠ ĠTensorFlow ĠModel ĠHub Ġwith Ġthe ĠMove Net Lighting Ġmodel Ġconverted Ġto ĠON NX .</ a > ĊĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġpublic Ġobject ĠMove Net Single Pose Th under Ġ: ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠP ose Estimation < On nx Inference Model , ĠSingle Pose Detection Model >(" models / onnx / pose est imation / mo ven et _ th under ") Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpreprocess Input ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġdata ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpretrained Model ( model Hub : ĠModel Hub ): ĠSingle Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel Hub . load Model ( this ) Ġas ĠSingle Pose Detection Model ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Init (): ĠSingle Pose Detection Model Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠSingle Pose Detection Model () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} Ċ } Ċ Ċ internal Ġfun Ġres Net On nx Pre processing ( data : ĠFloat Array , Ġtensor Shape : ĠLong Array ): ĠFloat Array Ġ{ ĊĠĠĠ Ġval Ġtransp osed Data Ġ= ĠTr anspose ( axes Ġ= Ġint ArrayOf ( 2 , Ġ 0 , Ġ 1 )). apply ( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata , ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠImage Shape ( width Ġ= Ġtensor Shape [ 0 ], Ġheight Ġ= Ġtensor Shape [ 1 ], Ġchannels Ġ= Ġtensor Shape [ 2 ]) ĊĠĠĠ Ġ) ĊĊĠĠĠ Ġval Ġtransp osed Shape Ġ= Ġlong ArrayOf ( tensor Shape [ 2 ], Ġtensor Shape [ 0 ], Ġtensor Shape [ 1 ]) ĊĊĠĠĠ Ġreturn Ġpreprocess Input ( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtransp osed Data , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtransp osed Shape , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Type Ġ= ĠInput Type . TF , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġchannels Last Ġ= Ġfalse ĊĠĠĠ Ġ) Ċ } Ċ