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テスト済みモデル
次の折りたたみ可能なセクションでは、Amazon SageMaker Neo チームによってテストされた機械学習モデルに関する情報を提供します。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。
Neo でモデルをコンパイルできるかどうかを確認するには、サポートされるフレームワーク「」と SageMaker 「Neo がサポートする演算子」を参照してください。 SageMaker
モデル |
ARM V8 |
ARM マリ |
アンバレラ CV22 |
NVIDIA |
Panorama |
TI TDA4VM |
クアルコム QCS603 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Alexnet |
|||||||||
ResNet50 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
YOLOv2 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
YOLOv2_tiny |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
YOLOv3_416 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
YOLOv3_tiny |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
モデル |
ARM V8 |
ARM マリ |
アンバレラ CV22 |
NVIDIA |
Panorama |
TI TDA4VM |
クアルコム QCS603 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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_0.5 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
MobileNetV2_1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
MobileNetV3_ラージ |
X |
X | X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
MobileNetV3_スモール |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
ResNeSt50 |
X |
X |
X |
X |
|||||
ResNet18_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
ResNet18_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
ResNet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ResNet50_v2 |
X | X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ResNext101_32x4d |
|||||||||
ResNext50_32x4d |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
SENet_154 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
SE_ResNext50_32x4d |
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_v1b_0.89 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet50_v1d_0.11 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet50_v1d_0.86 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ssd_512_mobilenet1.0_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
ssd_512_mobilenet1.0_voc |
X |
X | X |
X |
X |
X |
X |
||
ssd_resnet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
yolo3_darknet53_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
yolo3_mobilenet1.0_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
deeplab_resnet50 |
X |
モデル |
ARM V8 |
ARM マリ |
アンバレラ CV22 |
NVIDIA |
Panorama |
TI TDA4VM |
クアルコム QCS603 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
densenet121 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
densenet201 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
inception_v3 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
mobilenet_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
mobilenet_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
resnet152_v1 |
X |
X |
X |
||||||
resnet152_v2 |
X |
X |
X |
||||||
resnet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
resnet50_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
vgg16 |
X |
X |
X |
X |
X |
モデル |
ARM V8 |
ARM マリ |
アンバレラ CV22 |
NVIDIA |
Panorama |
TI TDA4VM |
クアルコム QCS603 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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 |
モデル |
ARM V8 |
ARM マリ |
アンバレラ CV22 |
アンバレラ CV25 |
NVIDIA |
Panorama |
TI TDA4VM |
クアルコム QCS603 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
densenet121 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
inception_v3 |
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_resnet50_fpn |
X |
X |
||||||||
maskrcnn_resnet50_fpn |
X |
X |