[参考译文] SK-AM62A-LP：apps_python 查询

您好、Sajan、

对于图像分类模型、模型的输出为每个类别的置信度分数。

例如、使用 ImageNet 数据集训练的模型可以识别 1000 个类。 通常有一个额外的“空“类来涵盖负面情况。 因此、您可以获得 1x1001 的输出。 查看此处的模型[0]并在 Netron 中打开以查看输出尺寸。

您查询时提到了标题中提到的 apps_python、但不清楚您是否有意将这个问题用于特定 TI 工具。 我假设您是指 edgeai-gst-apps、但如果需要、请进行澄清。  

在 apps_python 中、查看运行模型的 inference_pipe.py 文件[1]、并将结果传递给后处理[2]。 对于分类模型,如果您在我们的 Model zoo 中使用分类模型,则应该是一个内径为 1000 或 1001 的 NumPy 数组。  

 [0] https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/blob/main/edgeai-modelzoo/models/vision/classification/imagenet1k/edgeai-tv2/mobilenet_v2_lite_wt-v2_20231101_model.onnx.link  

[1] https://github.com/TexasInstruments/edgeai-gst-apps/blob/799dcbda54f829eb7b234bf93a5669addcc1b919/apps_python/infer_pipe.py#L110 

[2] https://github.com/TexasInstruments/edgeai-gst-apps/blob/799dcbda54f829eb7b234bf93a5669addcc1b919/apps_python/infer_pipe.py#L121

BR、
Reese