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 ImageClassificationDefault::ImageClassificationDefault() : _result()
  34 {}
  35
  36 ImageClassificationDefault::~ImageClassificationDefault()
  37 {}
  38
  39 ImageClassificationResult &ImageClassificationDefault::result()
  40 {
  41         vector<string> names;
  42
  43         ImageClassification::getOutputNames(names);
  44
  45         vector<float> output_vec;
  46
  47         // In case of image classification model, only one output tensor is used.
  48         ImageClassification::getOutpuTensor(names[0], output_vec);
  49
  50         auto metaInfo = _parser->getOutputMetaMap().at(names[0]);
  51         auto decodingScore = static_pointer_cast<DecodingScore>(metaInfo->decodingTypeMap.at(DecodingType::SCORE));
  52
  53         if (decodingScore->type == ScoreType::SIGMOID) {
  54                 for (size_t idx = 0; idx < output_vec.size(); ++idx)
  55                         output_vec[idx] = PostProcess::sigmoid(output_vec[idx]);
  56         }
  57
  58         _result.label = _labels[max_element(output_vec.begin(), output_vec.end()) - output_vec.begin()];
  59         LOGI("Label = %s", _result.label.c_str());
  60
  61         return _result;
  62 }
  63
  64 }
  65 }