SqueezeNetのCaffeモデルをOpenCVのDNNモジュールを使って読み出す

Question

SqueezeNetのCaffeモデル(ネットワーク記述.prototxt、と.caffemodel、mean.npyの平均画像、label.txtのラベルファイルの４つのファイル,その他所定のimage_dims等）からOpenCVのDNNモジュールを使って読み出す方法を教えてください。
MobileNetの場合なら　cv2.dnn.readNetFromCaffe(args["prototxt"],arg["model"])
のようにprototxtとcaffemodelの２つから参照する様ですがSqeezeNetの場合が見つかりません。
https://www.ebenezertechs.com/mobilenet-ssd-using-opencv-3-4-1-deep-learning-module-python/
はMobileNetのものですが、OpenCV 3.4.1でSqeezeNetに対応していると書いてあります。
よろしくお願いいたします。

Comments

[marusa]

ネットワークを読み出したいだけであれば、参照されているコードで
SqueezeNetやMobileNetは関係なく動作するかと思います。
見ておられる場所はネットワークの定義となるprototxtファイルとその学習したモデルcaffemodelを読み出しており、SqueezeNetとMobileNetではその中身が異なるだけなので。

//追記
meanやlabelも登場しているので真にやりたいことは恐らく別なのかなと想像しているのですがいかがでしょうか。

[deka-cho]

あがとうございます。このご指摘だけでも勉強になります。最終的にやりたいことは　https://www.pyimagesearch.com/2018/08/13/opencv-people-counter/　でMobileNetのperson検知が私の持っている画像では今一つなので、SqeezeNetで転移学習済みのデータで置き換えたいというものです。上記コードの38行目net=cv2.dnn.readNetFromCaffe(args["prototxt"],args["model"])のnet
に転移学習済みのデータを渡せば119行～121行の
blob=cv2.dnn.blobFromImage(frame,0.007843,(W,H),127.5)
net.setInput(blob)
detection=net.foward()
が動作してobject_detectとトラッキングするのではと思うのですが・・・
追記のご指摘のように上記コードになぜmeanを使ってないのかがわかっておりません。ご指導よろしくお願いいたします。

[marusa]

ごめんなさい。分かる範囲の内容でコメントしただけで最終的にやりたいことに対する答えは持ち合わせておりません。
やりたいことが分かるように質問の編集を行うとまた別の回答が付くかもしれません。