Caffe 框架
AMD Vitis™ AI 包含以下基于 Caffe 框架的神经网络库:
TensorFlow 框架
Vitis AI 包含以下基于 TensorFlow 框架的神经网络库:
PyTorch 框架
Vitis AI 支持以下基于 PyTorch 框架的神经网络库类型。
- 分类
- ReID 检测
- 面部识别
- 语义分割
- PointPillars
- 医学分割
- 三维分割
- PointPillars_nuscenes:环视图
- Centerpoint:基于 4D 雷达的三维检测
- PointPainting:图像与激光雷达传感器融合
- 深度估算
- 贝叶斯人群计数
- MultiTask V3
- 息肉分割
- UltraFast 道路标线检测
- FairMot
- PSMNet
- SOLO
- CLOC
- OCR
- Textmountain 检测
- 车辆分类
- OFA_YOLO 检测
- Monodepth2
- YOLOv5 检测
- BEVDet 检测
- cFlownet
- YOLOv6 检测
- YOLOv7 检测
- YOLOv8 检测
相关库均为开源库,可按需修改。在 GitHub 上提供了源代码。
Vitis AI Library 为上述所有网络都提供了测试图像和视频测试序列。此外,Vitis AI Library 包还提供了对应的性能测试应用。对于基于视频的测试,请使用原始视频序列进行评估。不建议使用编码视频序列进行评估,因为在 Arm 处理上实现的软件解码器可能出现解码抖动,可能影响评估的准确度。
注释: 对于边缘器件,所有样本应用都在目标上执行,但可在主机或目标上进行交叉编译。