模型支持
该版本的 Vitis AI Library 支持下列模型。
| 编号 | 神经网络 | VEK280 | V70 | 应用 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | inception_v1_tf | 支持 | 支持 | 图像分类 |
| 2 | inception_v3_tf | 支持 | 支持 | |
| 3 | inception_v4_2016_09_09_tf | 支持 | 支持 | |
| 4 | mobilenet_v1_0_25_128_tf | 支持 | 支持 | |
| 5 | mobilenet_v1_1_0_224_tf | 支持 | 支持 | |
| 6 | mobilenet_v2_1_0_224_tf | 支持 | 支持 | |
| 7 | mobilenet_v2_1_4_224_tf | 支持 | 支持 | |
| 8 | resnet_v1_101_tf | 支持 | 支持 | |
| 9 | resnet_v1_152_tf | 支持 | 支持 | |
| 10 | resnet_v1_50_tf | 支持 | 支持 | |
| 11 | vgg_16_tf | 支持 | 支持 | |
| 12 | vgg_19_tf | 支持 | 支持 | |
| 13 | ssd_mobilenet_v1_coco_tf | 支持 | 支持 | 对象检测 |
| 14 | ssd_mobilenet_v2_coco_tf | 支持 | 支持 | |
| 15 | yolov3_voc_tf | 支持 | 支持 | |
| 16 | mlperf_ssd_resnet34_tf | 支持 | 支持 | |
| 17 | resnet50_pt | 支持 | 支持 | 图像分类 |
| 18 | squeezenet_pt | 支持 | 支持 | |
| 19 | inception_v3_pt | 支持 | 支持 | |
| 20 | pointpillars_kitti_12000_0_pt pointpillars_kitti_12000_1_pt |
支持 | 支持 | 点云 |
| 21 | MLPerf_resnet50_v1.5_tf | 支持 | 支持 | 图像分类 |
| 22 | RefineDet-Medical_EDD_tf | 支持 | 支持 | 医疗检测 |
| 23 | resnet_v2_50_tf | 支持 | 支持 | 图像分类 |
| 24 | resnet_v2_101_tf | 支持 | 支持 | |
| 25 | resnet_v2_152_tf | 支持 | 支持 | |
| 26 | resnet50_tf2 | 支持 | 支持 | |
| 27 | inception_v3_tf2 | 支持 | 支持 | |
| 28 | efficientNet-edgetpu-S_tf | 支持 | 支持 | |
| 29 | efficientNet-edgetpu-M_tf | 支持 | 支持 | |
| 30 | efficientNet-edgetpu-L_tf | 支持 | 支持 | |
| 31 | pointpillars_nuscenes_40000_64_0_pt pointpillars_nuscenes_40000_64_1_pt |
支持 | 支持 | 三维对象检测 |
| 32 | FADNet_0_pt FADNet_1_pt FADNet_2_pt |
不适用 | 不适用 | 深度估算 |
| 33 | rcan_pruned_tf | 支持 | 支持 | 超分辨率 |
| 34 | efficientnet-b0_tf2 | 不适用 | 不适用 | 分类 |
| 35 | HardNet_MSeg_pt | 支持 | 支持 | 息肉分割 |
| 36 | ofa_resnet50_0_9B_pt | 支持 | 支持 | 分类 |
| 37 | SESR_S_pt | 支持 | 支持 | 图像超分辨率 |
| 38 | ofa_depthwise_res50_pt | 支持 | 支持 | 分类 |
| 39 | FADNet_pruned_0_pt FADNet_pruned_1_pt FADNet_pruned_2_pt |
不适用 | 不适用 | 深度估算 |
| 40 | PSMNet_pruned_0_pt PSMNet_pruned_1_pt PSMNet_pruned_2_pt |
不适用 | 不适用 | |
| 41 | mobilenet_v3_small_1_0_tf2 | 不适用 | 不适用 | 分类 |
| 42 | ssr_pt | 支持 | 支持 | 光谱移除 |
| 43 | chen_color_resnet18_pt | 支持 | 支持 | 分类 |
| 44 | face_mask_detection_pt | 支持 | 支持 | 面罩检测 |
| 45 | ofa_rcan_latency_pt | 支持 | 支持 | 超分辨率 |
| 46 | vehicle_make_resnet18_pt | 支持 | 支持 | 分类 |
| 47 | vehicle_type_resnet18_pt | 支持 | 支持 | 分类 |
| 48 | ofa_yolo_pt | 支持 | 支持 | 对象检测 |
| 49 | ofa_yolo_pruned_0_30_pt | 支持 | 支持 | |
| 50 | ofa_yolo_pruned_0_50_pt | 支持 | 支持 | |
| 51 | efficientdet_d2_tf | 不适用 | 不适用 | |
| 52 | superpoint_tf | 支持 | 不适用 | SLAM |
| 53 | hfnet_tf | 支持 | 不适用 | SLAM |
| 54 | movenet_ntd_pt | 支持 | 支持 | 姿态估计 |
| 55 | yolov3_coco_416_tf2 | 支持 | 支持 | 对象检测 |
| 56 | yolov4_leaky_416_tf | 支持 | 支持 | |
| 57 | yolov4_leaky_512_tf | 支持 | 支持 | |
| 58 | HRNet_pt | 不适用 | 不适用 | 分割 |
| 59 | xilinxSR_pt | 不适用 | 不适用 | 超分辨率 |
| 60 | yolov4_csp_pt | 支持 | 支持 | 对象检测 |
| 61 | yolov5_nano_pt | 支持 | 支持 | |
| 62 | yolov5s6_pt | 支持 | 支持 | |
| 63 | yolov5_large_pt | 支持 | 不适用 | |
| 64 | yolox_nano_pt | 支持 | 支持 | |
| 65 | yolov6_pt | 支持 | 支持 | |
| 66 | 3D-Unet_pt | 不适用 | 不适用 | 医学分割 |
| 67 | FADNet_v2_0_pt FADNet_v2_1_pt FADNet_v2_2_pt |
支持 | 支持 | 深度估算 |
| 68 | FADNet_v2_pruned_0_pt FADNet_v2_pruned_1_pt FADNet_v2_pruned_2_pt | 支持 | 不适用 | |
| 69 | unet2d_tf2 | 支持 | 支持 | 分割 |
| 70 | yolov5l_pt | 支持 | 不适用 | 对象检测 |
| 71 | yolov5m_pt | 支持 | 支持 | |
| 72 | yolov7_pt | 支持 | 支持 | |
| 73 | yolov8m_pt | 支持 | 支持 | |
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