mv_machine_learning/image_classification/src/image_classification_default.cpp

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  15  */
  16
  17 #include <string.h>
  18 #include <map>
  19 #include <algorithm>
  20
  21 #include "machine_learning_exception.h"
  22 #include "image_classification_default.h"
  23 #include "Postprocess.h"
  24
  25 using namespace std;
  26 using namespace mediavision::inference;
  27 using namespace mediavision::machine_learning::exception;
  28
  29 namespace mediavision
  30 {
  31 namespace machine_learning
  32 {
  33 template<typename T>
  34 ImageClassificationDefault<T>::ImageClassificationDefault(shared_ptr<MachineLearningConfig> config)
  35                 : ImageClassification<T>(config), _result()
  36 {}
  37
  38 template<typename T> ImageClassificationDefault<T>::~ImageClassificationDefault()
  39 {}
  40
  41 template<typename T> ImageClassificationResult &ImageClassificationDefault<T>::result()
  42 {
  43         vector<string> names;
  44
  45         ImageClassification<T>::getOutputNames(names);
  46
  47         vector<float> output_vec;
  48
  49         // In case of image classification model, only one output tensor is used.
  50         ImageClassification<T>::getOutpuTensor(names[0], output_vec);
  51
  52         auto metaInfo = _config->getOutputMetaMap().at(names[0]);
  53         auto decodingScore = static_pointer_cast<DecodingScore>(metaInfo->decodingTypeMap.at(DecodingType::SCORE));
  54
  55         if (decodingScore->type == ScoreType::SIGMOID) {
  56                 for (size_t idx = 0; idx < output_vec.size(); ++idx)
  57                         output_vec[idx] = PostProcess::sigmoid(output_vec[idx]);
  58         }
  59
  60         _result.label = _labels[max_element(output_vec.begin(), output_vec.end()) - output_vec.begin()];
  61         LOGI("Label = %s", _result.label.c_str());
  62
  63         return _result;
  64 }
  65
  66 template class ImageClassificationDefault<unsigned char>;
  67 template class ImageClassificationDefault<float>;
  68
  69 }
  70 }