List all available pre-trained computer vision models

This function gets a table of available pre-trained computer vision models for predicting visual signal strength.

Usage

list_keras_model()

Value

A tibble of available model names and paths.

Examples

list_keras_model()
#> # A tibble: 6 × 11
#>   model_name  path          volume_path volume_size npz_path npz_py input_height
#>   <chr>       <chr>         <chr>             <int> <chr>    <chr>         <int>
#> 1 vss_32      keras_model/… keras_mode…           4 keras_m… keras…           32
#> 2 vss_64      keras_model/… keras_mode…           1 keras_m… keras…           64
#> 3 vss_128     keras_model/… keras_mode…           8 keras_m… keras…          128
#> 4 vss_phn_32  keras_model/… keras_mode…           2 keras_m… keras…           32
#> 5 vss_phn_64  keras_model/… keras_mode…           8 keras_m… keras…           64
#> 6 vss_phn_128 keras_model/… keras_mode…           8 keras_m… keras…          128
#> # ℹ 4 more variables: input_width <int>, input_channels <int>,
#> #   auxiliary_input_size <int>, description <chr>