使用edgeTPU进行图像分割

Question

我是新来的，如果我没有提供您需要的所有信息，请好心并教我：）

我想将Edge TPU与其他边缘设备（例如Myriad）进行比较。我想选择一种物体检测模型和一种图像分割模型。考虑以下显示支持的操作的链接，我注意到yolov3无法为EdgeTPU编译，因为它包含LeakyRelu。

https://coral.withgoogle.com/docs/edgetpu/models-intro/

对于图像分割，我想使用Deeplab。但是我仍然不知道是否支持Deeplab v3 +中包含的操作，例如无规则卷积或特征金字塔网络。

如果有人教我在edgeTPU上可以使用哪些模型，我将不胜感激。有图像分割的模型吗？

Answer 1

您是否已在下面找到？ https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/quantize.md

“ mobilenetv2_coco_voc_trainaug_8bit”：

deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_8bit / frozen_inference_graph.pb

此模型可以转换为TFLite FlatBuffer。 也可以使用edgetpu_compiler为edgetpu进行编译。

注意。 edgetpu_api环境已更新。 您可以在下面找到它。 https://coral.withgoogle.com/news/updates-07-2019/

Answer 2

是的。有预包装的细分模型和代码示例，以及如何使用它们。 他们是https://coral.ai/models/ 如果您知道在哪里可以找到基于Movidius的VPU设备的类似信息，请分享。

Answer 3

在这里您可以找到所有支持的 edgetpu 层：https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/#supported-operations。

对于 Conv2D，它说“必须在 x 和 y 维度上使用相同的膨胀。”。因此，为 edgetpu 实现一个版本的 deeplab v3+ 是可能的。