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# サポートされているフレームワーク、デバイス、システム、アーキテクチャ
<a name="neo-supported-devices-edge"></a>

Amazon SageMaker Neo は、一般的な機械学習フレームワーク、エッジデバイス、オペレーティングシステム、チップアーキテクチャをサポートしています。以下のトピックのいずれかを選択すると、Neo がお使いのフレームワーク、エッジデバイス、OS、チップアーキテクチャをサポートしているかどうか調べられます。

Amazon SageMaker Neo チームによってテストされたモデルのリストが「[テスト済みモデル](neo-supported-edge-tested-models.md)」セクションにあります。

**注記**  
Ambarella のデバイスでは、コンパイルに送る前に、まず圧縮される tar ファイルの中に追加のファイルを含める必要があります。詳細については、「[Ambarella エラーをトラブルシューティングする](neo-troubleshooting-target-devices-ambarella.md)」を参照してください。
i.mx 8M PlusにはTIM-VX (libtim-vx.so) が必要です。TIM-VX を構築する方法については、[TIM-VX の GitHub リポジトリ](https://github.com/VeriSilicon/TIM-VX)を参照してください。

**Topics**
+ [サポートされるフレームワーク](neo-supported-devices-edge-frameworks.md)
+ [サポートされているデバイス、チップアーキテクチャ、システム](neo-supported-devices-edge-devices.md)
+ [テスト済みモデル](neo-supported-edge-tested-models.md)

# サポートされるフレームワーク
<a name="neo-supported-devices-edge-frameworks"></a>

Amazon SageMaker Neo は以下のフレームワークをサポートしています。


| フレームワーク | フレームワークのバージョン | モデルのバージョン | モデル | モデル形式 (\$1.tar.gz 内にパッケージ) | ツールキット | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| MXNet | 1.8 | 1.8 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、行動認識 | シンボルファイル (.json) を 1 つ、パラメータファイル (.params) を 1 つ | GluonCV v0.8.0 | 
| ONNX | 1.7 | 1.7 以前をサポート | イメージ分類、SVM | モデルファイル (.onnx) を 1 つ |  | 
| Keras | 2.2 | 2.2 以前をサポート | イメージ分類 | モデル定義ファイル (.h5) を 1 つ |  | 
| PyTorch | 1.7、1.8 | 1.7、1.8 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | モデル定義ファイル (.pth) を 1 つ |  | 
| TensorFlow | 1.15、2.4、2.5 (ml.inf1.\$1 インスタンスのみ) | 1.15、2.4、2.5 (ml.inf1.\$1 インスタンスのみ) 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | \$1 Saved モデルの場合は、.pb ファイルを 1 つまたは .pbtxt ファイルを 1 つ、および変数を含む変数ディレクトリ。\$1 Frozen モデルの場合は、.pb または .pbtxt ファイルのいずれか 1 つのみ。 |  | 
| TensorFlow Lite | 1.15 | 1.15 以前をサポート | イメージ分類、オブジェクト検出 | モデル定義の FlatBuffers ファイル (.tflite) を 1 つ |  | 
| XGBoost | 1.3 | 1.3 以前をサポート | 決定木 | ノード数が 2^31 個未満のツリーの XGBoost モデルファイル (.model) を 1 つ |  | 
| DarkNet |  |  | 画像分類、オブジェクト検出 (Yolo モデルはサポートされていません) | 設定 (.cfg) ファイルを 1 つと重み (.weights) ファイルを 1 つ |  | 

# サポートされているデバイス、チップアーキテクチャ、システム
<a name="neo-supported-devices-edge-devices"></a>

Amazon SageMaker Neo は以下のデバイス、チップアーキテクチャ、オペレーティングシステムをサポートしています。

## デバイス
<a name="neo-supported-edge-devices"></a>

[Amazon SageMaker AI コンソール](https://console.aws.amazon.com/sagemaker)のドロップダウンリストを使うか、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCompilationJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCompilationJob.html) API の出力設定で `TargetDevice` を指定することで、デバイスを選択できます。

次のいずれかのエッジデバイスを選択できます。


| デバイスリスト | システムオンチップ (SoC) | オペレーティングシステム | アーキテクチャ | アクセラレーター | コンパイラオプションの例 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| aisage | [なし] | リナックス | ARM64 | Mali | [なし] | 
| amba\$1cv2 | CV2 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | [なし] | 
| amba\$1cv22 | CV22 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | [なし] | 
| amba\$1cv25 | CV25 | Arch Linux | ARM64 | cvflow | [なし] | 
| coreml | [なし] | iOS、macOS | [なし] | [なし] | \$1"class\$1labels": "imagenet\$1labels\$11000.txt"\$1 | 
| imx8qm | NXP imx8 | リナックス | ARM64 | [なし] | [なし] | 
| imx8mplus | i.MX 8M Plus | リナックス | ARM64 | NPU | [なし] | 
| jacinto\$1tda4vm | TDA4VM | リナックス | ARM | TDA4VM | [なし] | 
| jetson\$1nano | [なし] | リナックス | ARM64 | NVIDIA | \$1'gpu-code': 'sm\$153', 'trt-ver': '5.0.6', 'cuda-ver': '10.0'\$1`TensorFlow2`、`{'JETPACK_VERSION': '4.6', 'gpu_code': 'sm_72'}` の場合 | 
| jetson\$1tx1 | [なし] | リナックス | ARM64 | NVIDIA | \$1'gpu-code': 'sm\$153', 'trt-ver': '6.0.1', 'cuda-ver': '10.0'\$1 | 
| jetson\$1tx2 | [なし] | リナックス | ARM64 | NVIDIA | \$1'gpu-code': 'sm\$162', 'trt-ver': '6.0.1', 'cuda-ver': '10.0'\$1 | 
| jetson\$1xavier | [なし] | リナックス | ARM64 | NVIDIA | \$1'gpu-code': 'sm\$172', 'trt-ver': '5.1.6', 'cuda-ver': '10.0'\$1 | 
| qcs605 | [なし] | Android | ARM64 | Mali | \$1'ANDROID\$1PLATFORM': 27\$1 | 
| qcs603 | [なし] | Android | ARM64 | Mali | \$1'ANDROID\$1PLATFORM': 27\$1 | 
| rasp3b | ARM A56 | リナックス | ARM\$1EABIHF | [なし] | \$1'mattr': ['\$1neon']\$1 | 
| rasp4b | ARM A72 | [なし] | [なし] | [なし] | [なし] | 
| rk3288 | [なし] | リナックス | ARM\$1EABIHF | Mali | [なし] | 
| rk3399 | [なし] | リナックス | ARM64 | Mali | [なし] | 
| sbe\$1c | [なし] | リナックス | x86\$164 | [なし] | \$1'mcpu': 'core-avx2'\$1 | 
| sitara\$1am57x | AM57X | リナックス | ARM64 | EVE と C66x DSP の両方またはどちらか | [なし] | 
| x86\$1win32 | [なし] | Windows 10 | X86\$132 | [なし] | [なし] | 
| x86\$1win64 | [なし] | Windows 10 | X86\$132 | [なし] | [なし] | 

各ターゲットデバイスの JSON キーバリューのコンパイラオプションについては、[`OutputConfig` API](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OutputConfig.html) のデータ型の [`CompilerOptions`] フィールドを参照してください。

## システムとチップアーキテクチャ
<a name="neo-supported-edge-granular"></a>

次の表を参照すると、Neo のモデルコンパイルジョブで使えるオペレーティングシステムとアーキテクチャに関する情報を得られます。

------
#### [ Linux ]


| アクセラレーター | X86\$164 | X86 | ARM64 | ARM\$1EABIHF | ARM\$1EABI | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| アクセラレーターなし (CPU) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | 
| NVIDIA GPU | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | 
| Intel\$1Graphics | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | 
| ARM Mali | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | 

------
#### [ Android ]


| アクセラレーター | X86\$164 | X86 | ARM64 | ARM\$1EABIHF | ARM\$1EABI | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| アクセラレーターなし (CPU) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) あり | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | 
| NVIDIA GPU | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | 
| Intel\$1Graphics | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | 
| ARM Mali | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | 

------
#### [ Windows ]


| アクセラレーター | X86\$164 | X86 | ARM64 | ARM\$1EABIHF | ARM\$1EABI | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| アクセラレーターなし (CPU) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/negative_icon.svg) いいえ | 

------

# テスト済みモデル
<a name="neo-supported-edge-tested-models"></a>

次の折りたたみ可能なセクションでは、Amazon SageMaker Neo チームでテスト済みの機械学習モデルの情報を提供します。お使いのフレームワークに応じて折りたたみ可能なセクションを展開して、モデルがテスト済みかどうか確認してください。

**注記**  
これは、Neo でコンパイルできるモデルを包括的にリストしたものではありません。

お使いのモデルを SageMaker AI Neo でコンパイルできるかどうかについては、「[サポートされるフレームワーク](neo-supported-devices-edge-frameworks.md)」と「[SageMaker AI Neo Supported Operators](https://aws.amazon.com/releasenotes/sagemaker-neo-supported-frameworks-and-operators/)」を参照してください。

## DarkNet
<a name="collapsible-section-01"></a>


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Alexnet |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| ResNet50 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| YOLOv2 |  |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| YOLOv2\$1tiny | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| YOLOv3\$1416 |  |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| YOLOv3\$1tiny | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 

## MXNet
<a name="collapsible-section-02"></a>


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Alexnet |  |  | X |  |  |  |  |  |  | 
| Densenet121 |  |  | X |  |  |  |  |  |  | 
| DenseNet201 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| GoogLeNet | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| InceptionV3 |  |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| MobileNet0.75 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| MobileNet1.0 | X | X | X | X | X | X |  |  | X | 
| MobileNetV2\$10.5 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| MobileNetV2\$11.0 | X | X | X | X | X | X | X | X | X | 
| MobileNetV3\$1Large | X | X | X | X | X | X | X | X | X | 
| MobileNetV3\$1Small | X | X | X | X | X | X | X | X | X | 
| ResNeSt50 |  |  |  | X | X |  |  | X | X | 
| ResNet18\$1v1 | X | X | X | X | X | X |  |  | X | 
| ResNet18\$1v2 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| ResNet50\$1v1 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| ResNet50\$1v2 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| ResNext101\$132x4d |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 
| ResNext50\$132x4d | X |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| SENet\$1154 |  |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| SE\$1ResNext50\$132x4d | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| SqueezeNet1.0 | X | X | X | X | X | X |  |  | X | 
| SqueezeNet1.1 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| VGG11 | X | X | X | X | X |  |  | X | X | 
| Xception | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| darknet53 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| resnet18\$1v1b\$10.89 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| resnet50\$1v1d\$10.11 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| resnet50\$1v1d\$10.86 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| ssd\$1512\$1mobilenet1.0\$1coco | X |  | X | X | X | X |  | X | X | 
| ssd\$1512\$1mobilenet1.0\$1voc | X |  | X | X | X | X |  | X | X | 
| ssd\$1resnet50\$1v1 | X |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| yolo3\$1darknet53\$1coco | X |  |  | X | X |  |  | X | X | 
| yolo3\$1mobilenet1.0\$1coco | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| deeplab\$1resnet50 |  |  | X |  |  |  |  |  |  | 

## Keras
<a name="collapsible-section-03"></a>


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| densenet121 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| densenet201 | X | X | X | X | X | X |  |  | X | 
| inception\$1v3 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| mobilenet\$1v2 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| resnet152\$1v1 |  |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| resnet152\$1v2 |  |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| resnet50\$1v1 | X | X | X | X | X |  |  | X | X | 
| resnet50\$1v2 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| vgg16 |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 

## ONNX
<a name="collapsible-section-04"></a>


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| alexnet |  |  | X |  |  |  |  |  |  | 
| mobilenetv2-1.0 | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| resnet18v1 | X |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| resnet18v2 | X |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| resnet50v1 | X |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| resnet50v2 | X |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| resnet152v1 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| resnet152v2 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| squeezenet1.1 | X |  | X | X | X | X |  | X | X | 
| vgg19 |  |  | X |  |  |  |  |  | X | 

## PyTorch (FP32)
<a name="collapsible-section-05"></a>


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | Ambarella CV25 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| densenet121 | X | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| inception\$1v3 |  | X |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| resnet152 |  |  |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| resnet18 | X | X |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| resnet50 | X | X | X | X | X | X |  |  | X | X | 
| squeezenet1.0 | X | X |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| squeezenet1.1 | X | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| yolov4 |  |  |  |  | X | X |  |  |  |  | 
| yolov5 |  |  |  | X | X | X |  |  |  |  | 
| fasterrcnn\$1resnet50\$1fpn |  |  |  |  | X | X |  |  |  |  | 
| maskrcnn\$1resnet50\$1fpn |  |  |  |  | X | X |  |  |  |  | 

## TensorFlow
<a name="collapsible-section-06"></a>

------
#### [ TensorFlow ]


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | Ambarella CV25 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| densenet201 | X | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| inception\$1v3 | X | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| mobilenet100\$1v1 | X | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| mobilenet100\$1v2.0 | X | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| mobilenet130\$1v2 | X | X |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| mobilenet140\$1v2 | X | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| resnet50\$1v1.5 | X | X |  |  | X | X | X |  | X | X | 
| resnet50\$1v2 | X | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| squeezenet | X | X | X | X | X | X | X |  | X | X | 
| mask\$1rcnn\$1inception\$1resnet\$1v2 |  |  |  |  | X |  |  |  |  |  | 
| ssd\$1mobilenet\$1v2 |  |  |  |  | X | X |  |  |  |  | 
| faster\$1rcnn\$1resnet50\$1lowproposals |  |  |  |  | X |  |  |  |  |  | 
| rfcn\$1resnet101 |  |  |  |  | X |  |  |  |  |  | 

------
#### [ TensorFlow.Keras ]


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| DenseNet121  | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| DenseNet201 | X | X |  | X | X | X |  |  | X | 
| InceptionV3 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| MobileNet | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| MobileNetv2 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| NASNetLarge |  |  |  | X | X |  |  | X | X | 
| NASNetMobile | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| ResNet101 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| ResNet101V2 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | 
| ResNet152 |  |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| ResNet152v2 |  |  |  | X | X |  |  |  | X | 
| ResNet50 | X | X |  | X | X |  |  | X | X | 
| ResNet50V2 | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 
| VGG16 |  |  |  | X | X |  |  | X | X | 
| Xception | X | X |  | X | X | X |  | X | X | 

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## TensorFlow Lite
<a name="collapsible-section-07"></a>

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#### [ TensorFlow-Lite (FP32) ]


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | i.MX 8M Plus | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| densenet\$12018\$104\$127 | X |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| inception\$1resnet\$1v2\$12018\$104\$127 |  |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| inception\$1v3\$12018\$104\$127 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| inception\$1v4\$12018\$104\$127 |  |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mnasnet\$10.5\$1224\$109\$107\$12018 | X |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| mnasnet\$11.0\$1224\$109\$107\$12018 | X |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| mnasnet\$11.3\$1224\$109\$107\$12018 | X |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| mobilenet\$1v1\$10.25\$1128 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.25\$1224 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.5\$1128 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.5\$1224 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.75\$1128 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.75\$1224 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$11.0\$1128 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$11.0\$1192 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v2\$11.0\$1224 | X |  |  | X | X | X |  |  | X | X | 
| resnet\$1v2\$1101 |  |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 
| squeezenet\$12018\$104\$127 | X |  |  | X | X | X |  |  | X |  | 

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#### [ TensorFlow-Lite (INT8) ]


| モデル | ARM V8 | ARM Mali | Ambarella CV22 | NVIDIA | Panorama | TI TDA4VM | Qualcomm QCS603 | X86\$1Linux | X86\$1Windows | i.MX 8M Plus | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| inception\$1v1 |  |  |  |  |  |  | X |  |  | X | 
| inception\$1v2 |  |  |  |  |  |  | X |  |  | X | 
| inception\$1v3 | X |  |  |  |  | X | X |  | X | X | 
| inception\$1v4\$1299 | X |  |  |  |  | X | X |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.25\$1128 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.25\$1224 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.5\$1128 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.5\$1224 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.75\$1128 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$10.75\$1224 | X |  |  |  |  | X | X |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$11.0\$1128 | X |  |  |  |  | X |  |  | X | X | 
| mobilenet\$1v1\$11.0\$1224 | X |  |  |  |  | X | X |  | X | X | 
| mobilenet\$1v2\$11.0\$1224 | X |  |  |  |  | X | X |  | X | X | 
| deeplab-v3\$1513 |  |  |  |  |  |  | X |  |  |  | 

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