この構造体は、"OpenVINO Toolkit" モデル用の推論パラメータを設定する関数群を提供する。続き...

#include <opencv2/gapi/infer/ov.hpp>

Collaboration diagram for cv::gapi::ov::Params< Net >:

公開メンバ関数
	Params (const std::string &blob_path, const std::string &device)

	Params (const std::string &model_path, const std::string &bin_path, const std::string &device)
	クラスのコンストラクタ。

GBackend	backend () const

Params< Net > &	cfgClampOutputs (bool flag=true)
	PrePostProcessor におけるモデル出力のクランプ処理を有効または無効にする。

Params< Net > &	cfgEnsureNamedTensors (bool flag=true)
	モデルが名前付きテンソルを持つことを保証する。

Params< Net > &	cfgInputLayers (const std::vector< std::string > &layer_names)
	推論用にネットワーク入力レイヤ名の並びを指定する。

Params< Net > &	cfgInputModelLayout (detail::AttrMap< std::string > layout_map)

Params< Net > &	cfgInputModelLayout (std::string layout)
	入力レイヤのモデルレイアウトを指定する。

Params< Net > &	cfgInputTensorLayout (detail::AttrMap< std::string > layout_map)

Params< Net > &	cfgInputTensorLayout (std::string layout)
	入力レイヤのテンソルレイアウトを指定する。

Params< Net > &	cfgMean (detail::AttrMap< std::vector< float > > mean_map)

Params< Net > &	cfgMean (std::vector< float > mean_values)
	前処理用の平均値を指定する。

Params< Net > &	cfgNumRequests (const size_t nireq)
	非同期推論リクエストの数を指定する。

Params< Net > &	cfgOutputLayers (const std::vector< std::string > &layer_names)
	推論用のネットワーク出力レイヤ名の並びを指定する。

Params< Net > &	cfgOutputModelLayout (detail::AttrMap< std::string > layout_map)

Params< Net > &	cfgOutputModelLayout (std::string layout)
	出力レイヤのモデルレイアウトを指定する。

Params< Net > &	cfgOutputTensorLayout (detail::AttrMap< std::string > layout_map)

Params< Net > &	cfgOutputTensorLayout (std::string layout)
	出力レイヤのテンソルレイアウトを指定する。

Params< Net > &	cfgOutputTensorPrecision (detail::AttrMap< int > precision_map)

Params< Net > &	cfgOutputTensorPrecision (int precision)
	出力レイヤのテンソル精度を指定する。

Params< Net > &	cfgPluginConfig (const detail::ParamDesc::PluginConfigT &config)
	OpenVINOプラグインの設定を指定する。

Params< Net > &	cfgReshape (detail::AttrMap< std::vector< size_t > > new_shape_map)

Params< Net > &	cfgReshape (std::vector< size_t > new_shape)
	入力レイヤの新しい形状を指定する。

Params< Net > &	cfgResize (detail::AttrMap< int > interpolation)

Params< Net > &	cfgResize (int interpolation)
	リサイズの補間アルゴリズムを指定する。

Params< Net > &	cfgScale (detail::AttrMap< std::vector< float > > scale_map)

Params< Net > &	cfgScale (std::vector< float > scale_values)
	前処理用のスケール値を指定する。

cv::util::any	params () const

std::string	tag () const

限定公開変数類
detail::ParamDesc	m_desc

詳細説明

template<typename Net>
struct cv::gapi::ov::Params< Net >

この構造体は、"OpenVINO Toolkit" モデル用の推論パラメータを設定する関数群を提供する。

構築子と解体子の詳解

◆ Params() [1/2]

template<typename Net >

cv::gapi::ov::Params< Net >::Params	(	const std::string &	model_path,
		const std::string &	bin_path,
		const std::string &	device )

inline

クラスのコンストラクタ。

モデル情報に基づいて Params を構築し、その他の推論記述パラメータにはデフォルト値を指定する。モデルは "OpenVINO Toolkit" を用いて読み込み・コンパイルされる。

引数

model_path	モデルへのパス。
bin_path	データファイルへのパス。IR形式 (.bin) の場合：パスが空のときは、xml と同じ名前の bin ファイルの読み込みを試みる。同名の bin ファイルが見つからない場合は、重みなしで IR を読み込む。PDPD (.pdmodel) および ONNX (*.onnx) 形式では bin_path は使用されない。
device	使用するターゲットデバイス。

◆ Params() [2/2]

template<typename Net >

cv::gapi::ov::Params< Net >::Params	(	const std::string &	blob_path,
		const std::string &	device )

inline

これはオーバーロードされたメンバ関数であり、利便性のために提供されている。上記の関数とは、受け取る引数が異なるだけである。コンパイル済みネットワークを扱うにはこのコンストラクタを使用する。モデルはコンパイル済みのblobからインポートされる。

引数

blob_path	コンパイル済みモデル (*.blob) へのパス。
device	使用するターゲットデバイス。

メンバ関数詳解

◆ backend()

template<typename Net >

GBackend cv::gapi::ov::Params< Net >::backend ( ) const

inline

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgClampOutputs()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgClampOutputs ( bool flag = true )

inline

PrePostProcessor におけるモデル出力のクランプ処理を有効または無効にする。

デフォルトでは、出力値はデバイスまたはプラグインによって出力精度の有効範囲にクランプされる。このオプションを有効にすると、クランプ処理が PrePostProcessor の段階に移される。

覚え書き: この機能は OpenVINO 2025.2 以降でのみ利用可能である。

引数

flag	true の場合、クランプ処理は PrePostProcessor で行われる。そうでない場合は、デバイスまたはプラグインによって処理される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgEnsureNamedTensors()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgEnsureNamedTensors ( bool flag = true )

inline

モデルが名前付きテンソルを持つことを保証する。

この関数は、モデル内のすべてのテンソルが名前を持つことを保証するために使用される。モデルのすべての入力ノードと出力ノードを走査し、名前が設定されていない場合は名前を設定する。これは、名前のないテンソルを持つモデルにとって必要である。

テンソルに名前がない場合は、生成元ノードのわかりやすい名前 (friendly name) に基づくデフォルト名が割り当てられる。生成元ノードが複数の出力を持つ場合、名前は "node_name:N" の形式となり、N は出力のインデックスを表す。

引数

flag	true の場合、すべてのテンソルが名前を持つことを保証する。

戻り値: この引数構造体への参照。

◆ cfgInputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgInputLayers ( const std::vector< std::string > & layer_names )

inline

推論用にネットワーク入力レイヤ名の並びを指定する。

この関数は cv::gapi::infer<> の入力をモデルの入力と関連付けるために使用する。名前の数は G_API_NET() で定義されたネットワーク入力の数と一致している必要がある。ネットワークの入力レイヤが1つだけの場合は、名前を手動で指定する必要はない。

引数

layer_names std::array<std::string, N>。N は G_API_NET で定義された入力の数である。入力レイヤの名前を格納する。

戻り値: この引数構造体への参照。

◆ cfgInputModelLayout() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgInputModelLayout ( detail::AttrMap< std::string > layout_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

layout_map ペアのマップ：対応する入力レイヤの名前とそのモデルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgInputModelLayout() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgInputModelLayout ( std::string layout )

inline

入力レイヤのモデルレイアウトを指定する。

この関数は入力レイヤのモデルレイアウトを設定するために使用する。

引数

layout モデルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）がすべての入力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgInputTensorLayout() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgInputTensorLayout ( detail::AttrMap< std::string > layout_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

layout_map ペアのマップ：対応する入力レイヤの名前と、std::string で表されるそのテンソルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgInputTensorLayout() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgInputTensorLayout ( std::string layout )

inline

入力レイヤのテンソルレイアウトを指定する。

この関数は入力レイヤのテンソルレイアウトを設定するために使用する。

引数

layout テンソルレイアウト（"NCHW"、"NWHC" など）がすべての入力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgMean() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgMean ( detail::AttrMap< std::vector< float > > mean_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

mean_map ペアのマップ：対応する入力レイヤの名前とその平均値。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgMean() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgMean ( std::vector< float > mean_values )

inline

前処理用の平均値を指定する。

この関数は入力レイヤの前処理用の平均値を設定するために使用する。

引数

mean_values 平均値を含む float ベクトル

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgNumRequests()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgNumRequests ( const size_t nireq )

inline

非同期推論リクエストの数を指定する。

引数

nireq 非同期推論リクエストの数。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputLayers ( const std::vector< std::string > & layer_names )

inline

推論用のネットワーク出力レイヤ名の並びを指定する。

この関数は cv::gapi::infer<> の出力をモデルの出力と関連付けるために使用する。名前の数は G_API_NET() で定義されたネットワーク出力の数と一致している必要がある。ネットワークの出力レイヤが1つだけの場合は、名前を手動で指定する必要はない。

引数

layer_names std::array<std::string, N>。N は G_API_NET で定義された出力の数である。出力レイヤの名前を格納する。

戻り値: この引数構造体への参照。

◆ cfgOutputModelLayout() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputModelLayout ( detail::AttrMap< std::string > layout_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

layout_map ペアのマップ：対応する出力レイヤの名前とそのモデルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputModelLayout() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputModelLayout ( std::string layout )

inline

出力レイヤのモデルレイアウトを指定する。

この関数は出力レイヤのモデルレイアウトを設定するために使用する。

引数

layout モデルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）がすべての出力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputTensorLayout() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputTensorLayout ( detail::AttrMap< std::string > layout_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

layout_map ペアのマップ：対応する出力レイヤの名前と、std::string で表されるそのテンソルレイアウト（"NCHW"、"NHWC" など）

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputTensorLayout() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputTensorLayout ( std::string layout )

inline

出力レイヤのテンソルレイアウトを指定する。

この関数は出力レイヤのテンソルレイアウトを設定するために使用する。

引数

layout テンソルレイアウト（"NCHW"、"NWHC" など）がすべての出力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputTensorPrecision() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputTensorPrecision ( detail::AttrMap< int > precision_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

precision_map ペアのマップ：対応する出力レイヤの名前と、OpenCV形式でのその精度（CV_8U、CV_32F、...）

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputTensorPrecision() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgOutputTensorPrecision ( int precision )

inline

出力レイヤのテンソル精度を指定する。

この関数は出力レイヤのテンソル精度を設定するために使用する。

引数

precision OpenCV形式での精度（CV_8U、CV_32F、...）がすべての出力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgPluginConfig()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgPluginConfig ( const detail::ParamDesc::PluginConfigT & config )

inline

OpenVINO プラグインの構成を指定する。

この関数は OpenVINO プラグインの構成を設定するために使用する。一部の引数はプラグインごとに異なる場合がある。特定のプラグインに関する情報については https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html を参照すること。

引数

config ペアのマップ：（設定パラメータ名、設定パラメータ値）。

戻り値: この引数構造体への参照。

◆ cfgReshape() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgReshape ( detail::AttrMap< std::vector< size_t > > new_shape_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

new_shape_map ペアのマップ：対応する出力レイヤの名前とその新しい形状。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgReshape() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgReshape ( std::vector< size_t > new_shape )

inline

入力レイヤの新しい形状を指定する。

この関数は入力レイヤの新しい形状を設定するために使用する。

引数

new_shape 新しい形状がすべての入力レイヤに適用される。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgResize() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgResize ( detail::AttrMap< int > interpolation )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

interpolation ペアのマップ：対応する入力レイヤの名前とそのリサイズアルゴリズム。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgResize() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgResize ( int interpolation )

inline

リサイズの補間アルゴリズムを指定する。

この関数は入力レイヤのリサイズ前処理を構成するために使用する。

引数

interpolation リサイズの補間アルゴリズム。サポートされているアルゴリズム：INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgScale() [1/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgScale ( detail::AttrMap< std::vector< float > > scale_map )

inline

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

scale_map ペアのマップ：対応する入力レイヤの名前とその平均値。

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgScale() [2/2]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::ov::Params< Net >::cfgScale ( std::vector< float > scale_values )

inline

前処理用のスケール値を指定する。

この関数は入力レイヤの前処理用のスケール値を設定するために使用する。

引数

scale_values スケール値を含む float ベクトル

戻り値: この引数構造体への参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ params()

template<typename Net >

cv::util::any cv::gapi::ov::Params< Net >::params ( ) const

inline

◆ tag()

template<typename Net >

std::string cv::gapi::ov::Params< Net >::tag ( ) const

inline

メンバ変数詳解

◆ m_desc

template<typename Net >

detail::ParamDesc cv::gapi::ov::Params< Net >::m_desc

protected

この構造体詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/gapi/infer/ov.hpp

公開メンバ関数

限定公開変数類

詳細説明

構築子と解体子の詳解

◆ Params() [1/2]

◆ Params() [2/2]

メンバ関数詳解

◆ backend()

◆ cfgClampOutputs()

◆ cfgEnsureNamedTensors()

◆ cfgInputLayers()

◆ cfgInputModelLayout() [1/2]

◆ cfgInputModelLayout() [2/2]

◆ cfgInputTensorLayout() [1/2]

◆ cfgInputTensorLayout() [2/2]

◆ cfgMean() [1/2]

◆ cfgMean() [2/2]

◆ cfgNumRequests()

◆ cfgOutputLayers()

◆ cfgOutputModelLayout() [1/2]

◆ cfgOutputModelLayout() [2/2]

◆ cfgOutputTensorLayout() [1/2]

◆ cfgOutputTensorLayout() [2/2]

◆ cfgOutputTensorPrecision() [1/2]

◆ cfgOutputTensorPrecision() [2/2]

◆ cfgPluginConfig()

◆ cfgReshape() [1/2]

◆ cfgReshape() [2/2]

◆ cfgResize() [1/2]

◆ cfgResize() [2/2]

◆ cfgScale() [1/2]

◆ cfgScale() [2/2]

◆ params()

◆ tag()

メンバ変数詳解

◆ m_desc