4. OAK支持的格式与神经网络
4.1. OAK支持的格式
OAK搭载的是英特尔旗下子公司Movidius推出的Movidius MyRiad X视觉处理器（VPU）， OAK支持MyRiad X所支持的任何格式。
4.1.1. 术语介绍
格式名 |
描述 |
|---|---|
FP32 |
单精度浮点格式 |
FP16 |
半精度浮点格式 |
BF16 |
16位脑浮点格式 |
I16 |
2字节有符号整数格式 |
I8 |
1字节有符号整数格式 |
U16 |
2字节无符号整数格式 |
U8 |
1字节无符号整数格式 |
NHWC，NCHW |
图像数据格式 |
NCDHW |
图像序列数据格式 |
CHW，NC，C |
张量存储数据格式 |
注解：
N-图像数
D-深度，取决于模型，它可以是空间或时间维度
H-高度
W-宽度
C-通道数
4.1.2. 支持的模型格式
格式 |
FP32 |
FP16 |
I8 |
|---|---|---|---|
是否支持 |
不支持 |
支持 |
不支持 |
注解：
模型格式不支持I8，但是计算精度是支持的。
4.1.3. 支持的输入精度
精度 |
FP32 |
FP16 |
I8 |
I16 |
U8 |
U16 |
|---|---|---|---|---|---|---|
是否支持 |
支持 |
支持 |
不支持 |
不支持 |
支持 |
不支持 |
4.1.4. 支持的输出精度
精度 |
FP32 |
FP16 |
|---|---|---|
是否支持 |
支持 |
支持 |
4.1.5. 支持的输入数据格式
数据格式 |
NCDHW |
NCHW |
NHWC |
NC |
|---|---|---|---|---|
是否支持 |
不支持 |
支持 |
支持 |
支持 |
4.1.6. 支持的输出数据格式
尺寸数 |
5 |
4 |
3 |
2 |
1 |
|---|---|---|---|---|---|
数据格式 |
NCDHW |
NCHW |
CHW |
NC |
C |
4.2. OAK支持的网络
4.2.1. Caffe*
AlexNet
CaffeNet
GoogleNet (Inception) v1, v2, v4
VGG family (VGG16, VGG19)
SqueezeNet v1.0, v1.1
ResNet v1 family (18***, 50, 101, 152)
MobileNet (mobilenet-v1-1.0-224, mobilenet-v2)
Inception ResNet v2
DenseNet family (121,161,169,201)
SSD-300, SSD-512, SSD-MobileNet, SSD-GoogleNet, SSD-SqueezeNet
4.2.2. TensorFlow*
AlexNet
Inception v1, v2, v3, v4
Inception ResNet v2
MobileNet v1, v2
ResNet v1 family (50, 101, 152)
ResNet v2 family (50, 101, 152)
SqueezeNet v1.0, v1.1
VGG family (VGG16, VGG19)
Yolo family（tiny-yolo-v1/v2/v3/v4v5/v6，yolo-v3/v4/v5/v6）
faster_rcnn_inception_v2, faster_rcnn_resnet101
ssd_mobilenet_v1
DeepLab-v3+
4.2.3. MXNet*
AlexNet and CaffeNet
DenseNet family (121,161,169,201)
SqueezeNet v1.1
MobileNet v1, v2
NiN
ResNet v1 (101, 152)
ResNet v2 (101)
SqueezeNet v1.1
VGG family (VGG16, VGG19)
SSD-Inception-v3, SSD-MobileNet, SSD-ResNet-50, SSD-300
4.2.4. 最受欢迎的三大网络
MobileNetv2SSD（50fps）
TinyYOLOv3 and v4 (40fps)
Deeplabv3+ (30fps)
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