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[参考译文] TDA4VH-Q1:用于 MLPerf 基准测试的模型 ID

Guru**** 2979400 points
请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1662270/tda4vh-q1-model-ids-used-for-mlperf-benchmarking

器件型号: TDA4VH-Q1

您好、

我想了解 Edge AI Model Zoo 中用于基 准测试的确切模型 ID 代码(请参阅应用手册“使用 TDA4 边缘 AI 处理器进行性能和效率基准测试“)(文档代码 SPRACZ2)。 本文档提到所使用的以下型号:  

  • ResNet-50
  • SSD MobileNet-V1

我想知道他们确切的型号 ID 代码、以解决任何歧义、因为 Model Zoo 中提供了多个具有此名称的型号。

根据应用手册中的参考资料 18 (jacinto-ai/jacinto-ai-modelzoo - Jacinto 7 SoC 的深度学习 AIModels/algoriths/examples )、我认为我需要模型 ID CL-0160 和 OD-2000。 这些测试的 TIDL Runner 配置文件位于一个 mlperf 文件夹中、出于以下目的而定:

  • edgeai-tidlrunner/data/configs/modelzoo/models/vision/classification/imagenet1k/mlperf 
  • edgeai-tidlrunner/data/configs/modelzoo/models/vision/detection/coco/mlperf


同样、在 TDA4VM:与处理器论坛 — 处理器 - TI E2E 支持论坛之间的性能差距中、使用的是型号 ID CL-6110、这也是一款 ResNet-50 模型。

在 MobileNet_v1 基准测试结果中使用了哪个型号 ID来“使用高度集成的处理器设计高效的边缘 AI 系统“(www.ti.com/.../SPRY344) ?

您能帮助我澄清一下吗?

此致、

Christophe

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    您好、

    使用 TDA4 Edge AI 处理器进行性能和效率基准测试 :cl-0160 和 od-2000
    使用高度集成的处理器设计高效的边缘 AI 系统 :cl-0000

    此致、
    Vaibhav

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    这正是我想要的。

    此致、

    Christophe