分類 - 2.5 日本語

分類ライブラリは、イメージを分類するために使用されます。これらのニューラル ネットワークは ImageNet データセットの 1000 クラス ILSVRC サブセットでトレーニングされており、画像内の物体が各クラスのメンバーである確率をクラスごとに予測します。Vitis AI ライブラリは、ResNet18、ResNet50、Inception_v1、Inception_v2、Inception_v3、Inception_v4、VGG、mobilenet_v1、mobilenet_v2、Squeezenet を含む (ただし、これらに限定されない) 分類ネットワークをサポートしており、これらはザイリンクス ライブラリに統合されています。入力はオブジェクトを含む画像で、出力は上位 K 番目までの最も可能性の高いカテゴリとなります。

次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる分類モデルを示します。