PMG モデルは、RP2K データセットのような細粒度の製品認識に使用できます。このモデルは ResNet18 をベースにしており、その詳細な構造は次の図に示すとおりです。rp2k データセットに対して、このモデルは 96.4% の Top-1 浮動小数点精度 (13.82M 個のパラメーター、2.28GFLOPS) を達成できます。モデルの最終的な運用時および量子化後の Top-1 精度はそれぞれ 96.19% と 96.18% です。
図 1. 製品認識の例
次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる PMG モデルを示します。
番号 | モデル名 | フレームワーク |
---|---|---|
1 | pmg_pt | PyTorch |