コンフィギュレーション ファイルの使用 - 2.5 日本語

Vitis AI ライブラリ ユーザー ガイド (UG1354)

Document ID
UG1354
Release Date
2022-06-15
Version
2.5 日本語

Vitis™ AI ライブラリは、コンフィギュレーション ファイルを使用してモデル パラメーターを読み出す手段を提供します。これにより、モデル パラメーターの統一されたコンフィギュレーション管理が可能になります。コンフィギュレーション ファイルは、/usr/share/vitis_ai_library/models/[model_name]/[model_name].prototxt にあります。

model
{
  name: "yolov3_voc"
  kernel {
     name: "yolov3_voc"
     mean: 0.0
     mean: 0.0
     mean: 0.0
     scale: 0.00390625
     scale: 0.00390625
     scale: 0.00390625
  }
  model_type : YOLOv3
  yolo_v3_param {
    …
  }
  is_tf: false
}
表 1. モデル コンパイルとカーネル パラメーター
モデル/カーネル パラメーターの種類 説明
model name ${MODEL_NAME} と同じ。
model_type 使用するモデルの種類。次の種類がサポートされる。
  • CLASSIFICATION
  • DENSE_BOX
  • YOLOv3
  • SEGMENTATION
  • SSD
  • MULTI_TASK
  • TFREFINEDET
  • OPENPOSE
  • ROADLINE
  • POINTPILLARS_NUS
  • REFINEDET
  • POINTPILLARS
  • REID
  • MEDICALREFINEDET
  • FAIRMOT
  • HOURGLASS
kernel name DNNC コンパイルの結果。接尾辞 _0 が付くことがある。「inception_v1_0」のように名前の後に接尾辞を含める必要がある。
mean モデルで事前に定義されている「BGR」の平均値に対応する 3 行。「BGR」順。
scale RGB が正規化されたスケール値に対応する 3 行。「BGR」順。トレーニング ステージでモデルにスケール値がない場合、この値は 1 とする。
is_tf ブール型。モデルを TensorFlow でトレーニングした場合は TRUE に設定する。prototxt では空白にできるが、モデルが Caffe または PyTorch の場合は FALSE に設定することも可能。