diff --git a/tests/CMakeLists.txt b/tests/CMakeLists.txt
index 15b1b24..6bc8817 100644
--- a/tests/CMakeLists.txt
+++ b/tests/CMakeLists.txt
@@ -85,7 +85,51 @@
     CaffeParserTest(CaffeYolo-Armnn "${CaffeYolo-Armnn_sources}")
 endif()
 
-if (BUILD_CAFFE_PARSER)
+if(BUILD_TF_PARSER)
+    macro(TfParserTest testName sources)
+        add_executable_ex(${testName} ${sources})
+        target_include_directories(${testName} PRIVATE ../src/armnnUtils)
+
+        target_link_libraries(${testName} inferenceTest)
+        target_link_libraries(${testName} armnnTfParser)
+        target_link_libraries(${testName} armnn)
+        target_link_libraries(${testName} ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
+        if(OPENCL_LIBRARIES)
+            target_link_libraries(${testName} ${OPENCL_LIBRARIES})
+        endif()
+        target_link_libraries(${testName}
+            ${Boost_SYSTEM_LIBRARY}
+            ${Boost_FILESYSTEM_LIBRARY}
+            ${Boost_PROGRAM_OPTIONS_LIBRARY})
+        addDllCopyCommands(${testName})
+    endmacro()
+
+    set(TfMnist-Armnn_sources
+        TfMnist-Armnn/TfMnist-Armnn.cpp
+        MnistDatabase.hpp
+        MnistDatabase.cpp)
+    TfParserTest(TfMnist-Armnn "${TfMnist-Armnn_sources}")
+
+    set(TfCifar10-Armnn_sources
+        TfCifar10-Armnn/TfCifar10-Armnn.cpp
+        Cifar10Database.hpp
+        Cifar10Database.cpp)
+    TfParserTest(TfCifar10-Armnn "${TfCifar10-Armnn_sources}")
+
+    set(TfMobileNet-Armnn_sources
+        TfMobileNet-Armnn/TfMobileNet-Armnn.cpp
+        MobileNetDatabase.hpp
+        MobileNetDatabase.cpp)
+    TfParserTest(TfMobileNet-Armnn "${TfMobileNet-Armnn_sources}")
+
+    set(TfInceptionV3-Armnn_sources
+        TfInceptionV3-Armnn/TfInceptionV3-Armnn.cpp
+        MobileNetDatabase.hpp
+        MobileNetDatabase.cpp)
+    TfParserTest(TfInceptionV3-Armnn "${TfInceptionV3-Armnn_sources}")
+endif()
+
+if (BUILD_CAFFE_PARSER OR BUILD_TF_PARSER)
     set(ExecuteNetwork_sources
         ExecuteNetwork/ExecuteNetwork.cpp)
 
@@ -95,6 +139,9 @@
     if (BUILD_CAFFE_PARSER)
         target_link_libraries(ExecuteNetwork armnnCaffeParser)
     endif()
+    if (BUILD_TF_PARSER)
+        target_link_libraries(ExecuteNetwork armnnTfParser)
+    endif()
     target_link_libraries(ExecuteNetwork armnn)
     target_link_libraries(ExecuteNetwork ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})
     if(OPENCL_LIBRARIES)
diff --git a/tests/ExecuteNetwork/ExecuteNetwork.cpp b/tests/ExecuteNetwork/ExecuteNetwork.cpp
index 5e9e653..04ab195 100644
--- a/tests/ExecuteNetwork/ExecuteNetwork.cpp
+++ b/tests/ExecuteNetwork/ExecuteNetwork.cpp
@@ -6,6 +6,9 @@
 #if defined(ARMNN_CAFFE_PARSER)
 #include "armnnCaffeParser/ICaffeParser.hpp"
 #endif
+#if defined(ARMNN_TF_PARSER)
+#include "armnnTfParser/ITfParser.hpp"
+#endif
 #include "Logging.hpp"
 #include "../InferenceTest.hpp"
 
@@ -232,8 +235,13 @@
     }
     else if (modelFormat.find("tensorflow") != std::string::npos)
     {
+#if defined(ARMNN_TF_PARSER)
+        return MainImpl<armnnTfParser::ITfParser, float>(modelPath.c_str(), isModelBinary, computeDevice,
+            inputName.c_str(), inputTensorShape.get(), inputTensorDataFilePath.c_str(), outputName.c_str());
+#else
         BOOST_LOG_TRIVIAL(fatal) << "Not built with Tensorflow parser support.";
         return 1;
+#endif
     }
     else
     {
diff --git a/tests/ImageNetDatabase.cpp b/tests/ImageNetDatabase.cpp
index 0a235c9..ac4bc21 100644
--- a/tests/ImageNetDatabase.cpp
+++ b/tests/ImageNetDatabase.cpp
@@ -33,13 +33,6 @@
     testCaseId = testCaseId % boost::numeric_cast<unsigned int>(m_ImageSet.size());
     const ImageSet& imageSet = m_ImageSet[testCaseId];
     const std::string fullPath = m_BinaryDirectory + imageSet.first;
-    FILE* file = fopen(fullPath.c_str(), "rb");
-
-    if (file == nullptr)
-    {
-        BOOST_LOG_TRIVIAL(fatal) << "Failed to load " << fullPath;
-        return nullptr;
-    }
 
     InferenceTestImage image(fullPath.c_str());
     image.Resize(m_Width, m_Height);
diff --git a/tests/InferenceTest.inl b/tests/InferenceTest.inl
index 64f97c1..83a9945 100644
--- a/tests/InferenceTest.inl
+++ b/tests/InferenceTest.inl
@@ -55,6 +55,26 @@
     auto& output = this->GetOutput();
     const auto testCaseId = this->GetTestCaseId();
 
+    std::map<float,int> resultMap;
+    {
+        int index = 0;
+        for (const auto & o : output)
+        {
+            resultMap[o] = index++;
+        }
+    }
+
+    {
+        BOOST_LOG_TRIVIAL(info) << "= Prediction values for test #" << testCaseId;
+        auto it = resultMap.rbegin();
+        for (int i=0; i<5 && it != resultMap.rend(); ++i)
+        {
+            BOOST_LOG_TRIVIAL(info) << "Top(" << (i+1) << ") prediction is " << it->second <<
+              " with confidence: " << 100.0*(it->first) << "%";
+            ++it;
+        }
+    }
+
     const unsigned int prediction = boost::numeric_cast<unsigned int>(
         std::distance(output.begin(), std::max_element(output.begin(), output.end())));
 
diff --git a/tests/InferenceTestImage.cpp b/tests/InferenceTestImage.cpp
index 8fc6f12..205460a 100644
--- a/tests/InferenceTestImage.cpp
+++ b/tests/InferenceTestImage.cpp
@@ -222,3 +222,34 @@
             return value - mean[channelIndex];
         });
 }
+
+std::vector<float> GetImageDataAsNormalizedFloats(ImageChannelLayout layout,
+                                                  const InferenceTestImage& image)
+{
+    std::vector<float> imageData;
+    const unsigned int h = image.GetHeight();
+    const unsigned int w = image.GetWidth();
+
+    const unsigned int rDstIndex = GetImageChannelIndex(layout, ImageChannel::R);
+    const unsigned int gDstIndex = GetImageChannelIndex(layout, ImageChannel::G);
+    const unsigned int bDstIndex = GetImageChannelIndex(layout, ImageChannel::B);
+
+    imageData.resize(h * w * 3);
+    unsigned int offset = 0;
+
+    for (unsigned int j = 0; j < h; ++j)
+    {
+        for (unsigned int i = 0; i < w; ++i)
+        {
+            uint8_t r, g, b;
+            std::tie(r, g, b) = image.GetPixelAs3Channels(i, j);
+
+            imageData[offset+rDstIndex] = float(r) / 255.0f;
+            imageData[offset+gDstIndex] = float(g) / 255.0f;
+            imageData[offset+bDstIndex] = float(b) / 255.0f;
+            offset += 3;
+        }
+    }
+
+    return imageData;
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/InferenceTestImage.hpp b/tests/InferenceTestImage.hpp
index 45dd8bf..34403c0 100644
--- a/tests/InferenceTestImage.hpp
+++ b/tests/InferenceTestImage.hpp
@@ -119,3 +119,9 @@
 std::vector<float> GetImageDataInArmNnLayoutAsFloatsSubtractingMean(ImageChannelLayout layout,
     const InferenceTestImage& image,
     const std::array<float, 3>& mean);
+
+// Reads the contents of an inference test image as 3-channel pixels and returns the image data as normalized float
+// values. The returned image stay in the original order (HWC) order. The C order may be changed according to the
+// supplied layout value.
+std::vector<float> GetImageDataAsNormalizedFloats(ImageChannelLayout layout,
+                                                  const InferenceTestImage& image);
diff --git a/tests/MobileNetDatabase.cpp b/tests/MobileNetDatabase.cpp
new file mode 100644
index 0000000..66f297c
--- /dev/null
+++ b/tests/MobileNetDatabase.cpp
@@ -0,0 +1,133 @@
+//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#include "InferenceTestImage.hpp"
+#include "MobileNetDatabase.hpp"
+
+#include <boost/numeric/conversion/cast.hpp>
+#include <boost/assert.hpp>
+#include <boost/format.hpp>
+
+#include <iostream>
+#include <fcntl.h>
+#include <array>
+
+namespace
+{
+
+inline float Lerp(float a, float b, float w)
+{
+    return w * b + (1.f - w) * a;
+}
+
+inline void PutData(std::vector<float> & data,
+                    const unsigned int width,
+                    const unsigned int x,
+                    const unsigned int y,
+                    const unsigned int c,
+                    float value)
+{
+    data[(3*((y*width)+x)) + c] = value;
+}
+
+std::vector<float>
+ResizeBilinearAndNormalize(const InferenceTestImage & image,
+                           const unsigned int outputWidth,
+                           const unsigned int outputHeight)
+{
+    std::vector<float> out;
+    out.resize(outputWidth * outputHeight * 3);
+
+    // We follow the definition of TensorFlow and AndroidNN: The top-left corner of a texel in the output
+    // image is projected into the input image to figure out the interpolants and weights. Note that this
+    // will yield different results than if projecting the centre of output texels.
+
+    const unsigned int inputWidth = image.GetWidth();
+    const unsigned int inputHeight = image.GetHeight();
+
+    // How much to scale pixel coordinates in the output image to get the corresponding pixel coordinates
+    // in the input image
+    const float scaleY = boost::numeric_cast<float>(inputHeight) / boost::numeric_cast<float>(outputHeight);
+    const float scaleX = boost::numeric_cast<float>(inputWidth) / boost::numeric_cast<float>(outputWidth);
+
+    uint8_t rgb_x0y0[3];
+    uint8_t rgb_x1y0[3];
+    uint8_t rgb_x0y1[3];
+    uint8_t rgb_x1y1[3];
+
+    for (unsigned int y = 0; y < outputHeight; ++y)
+    {
+        // Corresponding real-valued height coordinate in input image
+        const float iy = boost::numeric_cast<float>(y) * scaleY;
+
+        // Discrete height coordinate of top-left texel (in the 2x2 texel area used for interpolation)
+        const float fiy = floorf(iy);
+        const unsigned int y0 = boost::numeric_cast<unsigned int>(fiy);
+
+        // Interpolation weight (range [0,1])
+        const float yw = iy - fiy;
+
+        for (unsigned int x = 0; x < outputWidth; ++x)
+        {
+            // Real-valued and discrete width coordinates in input image
+            const float ix = boost::numeric_cast<float>(x) * scaleX;
+            const float fix = floorf(ix);
+            const unsigned int x0 = boost::numeric_cast<unsigned int>(fix);
+
+            // Interpolation weight (range [0,1])
+            const float xw = ix - fix;
+
+            // Discrete width/height coordinates of texels below and to the right of (x0, y0)
+            const unsigned int x1 = std::min(x0 + 1, inputWidth - 1u);
+            const unsigned int y1 = std::min(y0 + 1, inputHeight - 1u);
+
+            std::tie(rgb_x0y0[0], rgb_x0y0[1], rgb_x0y0[2]) = image.GetPixelAs3Channels(x0, y0);
+            std::tie(rgb_x1y0[0], rgb_x1y0[1], rgb_x1y0[2]) = image.GetPixelAs3Channels(x1, y0);
+            std::tie(rgb_x0y1[0], rgb_x0y1[1], rgb_x0y1[2]) = image.GetPixelAs3Channels(x0, y1);
+            std::tie(rgb_x1y1[0], rgb_x1y1[1], rgb_x1y1[2]) = image.GetPixelAs3Channels(x1, y1);
+
+            for (unsigned c=0; c<3; ++c)
+            {
+                const float ly0 = Lerp(float(rgb_x0y0[c]), float(rgb_x1y0[c]), xw);
+                const float ly1 = Lerp(float(rgb_x0y1[c]), float(rgb_x1y1[c]), xw);
+                const float l = Lerp(ly0, ly1, yw);
+                PutData(out, outputWidth, x, y, c, l/255.0f);
+            }
+        }
+    }
+
+    return out;
+}
+
+} // end of anonymous namespace
+
+
+MobileNetDatabase::MobileNetDatabase(const std::string& binaryFileDirectory,
+                                     unsigned int width,
+                                     unsigned int height,
+                                     const std::vector<ImageSet>& imageSet)
+:   m_BinaryDirectory(binaryFileDirectory)
+,   m_Height(height)
+,   m_Width(width)
+,   m_ImageSet(imageSet)
+{
+}
+
+std::unique_ptr<MobileNetDatabase::TTestCaseData>
+MobileNetDatabase::GetTestCaseData(unsigned int testCaseId)
+{
+    testCaseId = testCaseId % boost::numeric_cast<unsigned int>(m_ImageSet.size());
+    const ImageSet& imageSet = m_ImageSet[testCaseId];
+    const std::string fullPath = m_BinaryDirectory + imageSet.first;
+
+    InferenceTestImage image(fullPath.c_str());
+
+    // this ResizeBilinear result is closer to the tensorflow one than STB.
+    // there is still some difference though, but the inference results are
+    // similar to tensorflow for MobileNet
+    std::vector<float> resized(ResizeBilinearAndNormalize(image, m_Width, m_Height));
+
+    const unsigned int label = imageSet.second;
+    return std::make_unique<TTestCaseData>(label, std::move(resized));
+}
diff --git a/tests/MobileNetDatabase.hpp b/tests/MobileNetDatabase.hpp
new file mode 100644
index 0000000..eb34260
--- /dev/null
+++ b/tests/MobileNetDatabase.hpp
@@ -0,0 +1,36 @@
+//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#pragma once
+
+#include "ClassifierTestCaseData.hpp"
+
+#include <array>
+#include <string>
+#include <vector>
+#include <memory>
+
+using ImageSet = std::pair<const std::string, unsigned int>;
+
+class MobileNetDatabase
+{
+public:
+    using TTestCaseData = ClassifierTestCaseData<float>;
+
+    explicit MobileNetDatabase(const std::string& binaryFileDirectory,
+        unsigned int width,
+        unsigned int height,
+        const std::vector<ImageSet>& imageSet);
+
+    std::unique_ptr<TTestCaseData> GetTestCaseData(unsigned int testCaseId);
+
+private:
+    unsigned int GetNumImageElements() const { return 3 * m_Width * m_Height; }
+    unsigned int GetNumImageBytes() const { return 4 * GetNumImageElements(); }
+
+    std::string m_BinaryDirectory;
+    unsigned int m_Height;
+    unsigned int m_Width;
+    const std::vector<ImageSet> m_ImageSet;
+};
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/TfCifar10-Armnn/TfCifar10-Armnn.cpp b/tests/TfCifar10-Armnn/TfCifar10-Armnn.cpp
new file mode 100644
index 0000000..0d9e16a
--- /dev/null
+++ b/tests/TfCifar10-Armnn/TfCifar10-Armnn.cpp
@@ -0,0 +1,17 @@
+﻿//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#include "../InferenceTest.hpp"
+#include "../Cifar10Database.hpp"
+#include "armnnTfParser/ITfParser.hpp"
+
+int main(int argc, char* argv[])
+{
+    armnn::TensorShape inputTensorShape({ 1, 32, 32, 3 });
+    return armnn::test::ClassifierInferenceTestMain<Cifar10Database, armnnTfParser::ITfParser>(
+        argc, argv, "cifar10_tf.prototxt", false,
+        "data", "prob", { 0, 1, 2, 4, 7 },
+        [](const char* dataDir) { return Cifar10Database(dataDir, true); },
+        &inputTensorShape);
+}
diff --git a/tests/TfCifar10-Armnn/cifar10_tf.prototxt b/tests/TfCifar10-Armnn/cifar10_tf.prototxt
deleted file mode 100644
index 9abf454..0000000
--- a/tests/TfCifar10-Armnn/cifar10_tf.prototxt
+++ /dev/null
@@ -1,915 +0,0 @@
-node {
-  name: "data"
-  op: "Placeholder"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "shape"
-    value {
-      shape {
-        dim {
-          size: 1
-        }
-        dim {
-          size: 32
-        }
-        dim {
-          size: 32
-        }
-        dim {
-          size: 3
-        }
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "conv1/weights"
-  op: "Const"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "value"
-    value {
-      tensor {
-        dtype: DT_FLOAT
-        tensor_shape {
-          dim {
-            size: 5
-          }
-          dim {
-            size: 5
-          }
-          dim {
-            size: 3
-          }
-          dim {
-            size: 32
-          }
-        }
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-node {
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-  op: "Conv2D"
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-  input: "conv1/weights/read"
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-node {
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-node {
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-  op: "Const"
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-  input: "conv2/weights/read"
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-node {
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-  op: "BiasAdd"
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-node {
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-  op: "Reshape"
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-node {
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\200\272\032\247\177;G\212\214\271\336\024\221\273\023\017\':cF\2219F\007\304\272\226v\013;\360SC\273\327\310P:7\037\221:\316v\212;^.\363\271u\352\255\272\235V@;8\311\273;\'X8\274\021\240><a\363\273:\251\342\006\274\250\313\2667\216R\374\271\323<\3439\244+[8l\355\302\271\037\026\354\270\271\202\3008.2\2669\314*V\271\336\317\3308HlM\271+\325\026\271h\220>\273E\232I;\222\267\234<n\255z;7\344\334\273P\336i\274jn\024;\266\221=;\261\240\271\272\361\260\277\273?\354K:\306Q\363\272\326\265\315:v\205 ;E\356\022\273\343V\\\272\306\240~\272\320\177\023\272\300\276\240:p\321\3539\266Q\317;;\321\212\272\321\021\230\273\354\346s\272v\301\207\273~| ;J\361\325\272I\356\033<\"\354b\273x\353\036\273\334\331\221\271n\255\2269\027\254\016\273\334\275\020\273e\340d8\212\263=;<\332\021:i\327\301\272\013\223\003:\2721\362:\202/\216\272\\3\010;{\273\322:\250\251\353\271 M$\273~\241\016\2733-\3578\r\271\222:Ba99\343\374\222:\254\373J:]o\2009J\005\337\2712\235f:\370Q\2009\353.E\272J\321N7X\221\000\272y\231\323\271=)\261\270\260\352\217\271\312\2700\272\021.\037\272;\356.:\364^\313:\241\311\005\273y\260\310\272\032\351\245\271\227\201\210:6*\017;B\317h\2727\377^9\226\322\222\272\362\272\326:\212\326#;\262\024Y:\355\206\355\272\246\323\233:Wk\340\271\374\344\n\273\253\371\237\273\306\2527:\201\261\0079\227\255f\273w*\244:\313\371\001:\232\205\000\273Y\315\357\272\216A\001<\263\032\342:\222>\211;\345\010B\273\372\016\232\2736{\004\272KY\3439\262\370\003\274\254M\234\272L\367\322;\276E\343:\303j\227;\302\\\343\273t\223D<L\214\020;\306T*\274:\021\026\274\016L):\306.G\273\273\210[\273B\203\247\273@\234\275<\000\204\227:\354@\221\272D\016P;\377.\270\272cc(;\2703\330\272W\315\007\273\356\030z\273\020\202$;$\t(:\204\373\357:\337\365\1779\227\304\014:7\233\305;4\352\233\272\354A\301\273`1\244\271X\021l:\354\264\253\272\006>Z\272\0047\211;\007h\002\273\242\017F\271\257+\240:\352\254G\273\227\224\254\272\234?\272\272\352\242\2509\017m]:\353\330\265:(\222M\2727\003\265:r#\2359\274xR\267qnt\272\343\260\351\270\034\177\242:\340r\330\2711\n\004\272\030I+\271\032\260\017;6\253\027\272Q|\010;\016\350\352:%\006\204\273^k\237\273S\355<;\220\203\030;M\311\226\272H{+\272\315\027\227\273\341+\2449\224>.;\316l\002\274\263\225\260;\346w\002<\371\206\257;Q>\315\273\277\243\220\272wW\344\272tW+\273F\225};\313\253\201\272W\333\022;\036`\213:a\3451\273\334\227\202\267\250kn\271`\332\301\272\230,c:\327\211\210\273\303r\014;t\231\357:\237\233\252:W\354\206\272\000\322\0249x\231t\272\002\336\217\272\370\013i8;A\346:ps:\272\010f+\272\313\253q\273%\217Y<V\326\377\272w6\276\273\225u[9a\322\321\272g\307\212;M\037Y\273\324\245\2649\324\256U\271\210X\020\273\246/J;\023\340m:\014\233\276:\236\243U\272\177\3070\2731\277d:\226WC\272\355B\353:\255\271d\272\222^\\:&\232\270:\231N\002\272bY\207\273\201\034\355\272\334\356\270:\330\027\226\272^\221D;\304}\217;Y\037\007\2715D\210\273|\365+;v\314\t;>H\207\273/e\000:~\031\277:\304=\334\271\357P\021\273K\"\006\273T\253\3509}\'\002;8g\270:\324?y;\353\320/\273.V\371\272\375\375\211\272z(\275\272D\002\303:\001\234\3339\224\226_\273>\031\231:vdO\273\243E\213\273\276\217\250:\213\257\005;\333\246\234;GtT\272f\274\376:\205\350\3339\304\376\204\272s)\026\272\016\322\360\272\023vU\272\201!5;\361CP9\370/$\272\021O\210:o\217\3509\344\020Z\272\274\0276:\312\246\270\272\360\307\020\272Q\245\232:M\222\2778]\177{:+6E\272M=R:\277\322>\271^o\001\270k\2026\266\031\236\0108\344\356\002\267\211\352:\267$i\1777\212\253\320\266\230\231\2367\261\0255\2666\204\260\266\033\261#<\004\014.;%\014h\274\234\323\210\272\254\314\270\273\267\332\010< [\305\272jn\3369\0269\341\273:\245\377;"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "ip1/weights/read"
-  op: "Identity"
-  input: "ip1/weights"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "_class"
-    value {
-      list {
-        s: "loc:@ip1/weights"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "ip1/biases"
-  op: "Const"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "value"
-    value {
-      tensor {
-        dtype: DT_FLOAT
-        tensor_shape {
-          dim {
-            size: 10
-          }
-        }
-        tensor_content: "w\211-\274\n\017\206\277\367g\016?\244\245\237>\262.\273?n\331\344\275\035n\371=\202\233M\276\356\356\313\276\337\370.\277"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "ip1/biases/read"
-  op: "Identity"
-  input: "ip1/biases"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "_class"
-    value {
-      list {
-        s: "loc:@ip1/biases"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "ip1/ip1/MatMul"
-  op: "MatMul"
-  input: "ip1/Reshape"
-  input: "ip1/weights/read"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "transpose_a"
-    value {
-      b: false
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "transpose_b"
-    value {
-      b: false
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "ip1/ip1"
-  op: "BiasAdd"
-  input: "ip1/ip1/MatMul"
-  input: "ip1/biases/read"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "data_format"
-    value {
-      s: "NHWC"
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "prob"
-  op: "Softmax"
-  input: "ip1/ip1"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-}
-library {
-}
diff --git a/tests/TfInceptionV3-Armnn/TfInceptionV3-Armnn.cpp b/tests/TfInceptionV3-Armnn/TfInceptionV3-Armnn.cpp
new file mode 100644
index 0000000..94878ae
--- /dev/null
+++ b/tests/TfInceptionV3-Armnn/TfInceptionV3-Armnn.cpp
@@ -0,0 +1,23 @@
+﻿//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#include "../InferenceTest.hpp"
+#include "../MobileNetDatabase.hpp"
+#include "armnnTfParser/ITfParser.hpp"
+
+int main(int argc, char* argv[])
+{
+    std::vector<ImageSet> imageSet =
+    {
+        { "Dog.jpg", 208 },
+        { "Cat.jpg", 283 },
+        { "shark.jpg", 3 },
+    };
+    armnn::TensorShape inputTensorShape({ 1, 299, 299, 3 });
+    return armnn::test::ClassifierInferenceTestMain<MobileNetDatabase, armnnTfParser::ITfParser>(
+        argc, argv, "inception_v3_2016_08_28_frozen_transformed.pb", true,
+        "input", "InceptionV3/Predictions/Reshape_1", { 0, 1, 2, },
+        [&imageSet](const char* dataDir) { return MobileNetDatabase(dataDir, 299, 299, imageSet); },
+        &inputTensorShape);
+}
diff --git a/tests/TfInceptionV3-Armnn/Validation.txt b/tests/TfInceptionV3-Armnn/Validation.txt
new file mode 100644
index 0000000..81b64dd
--- /dev/null
+++ b/tests/TfInceptionV3-Armnn/Validation.txt
@@ -0,0 +1,201 @@
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--- /dev/null
+++ b/tests/TfMnist-Armnn/TfMnist-Armnn.cpp
@@ -0,0 +1,17 @@
+﻿//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#include "../InferenceTest.hpp"
+#include "../MnistDatabase.hpp"
+#include "armnnTfParser/ITfParser.hpp"
+
+int main(int argc, char* argv[])
+{
+    armnn::TensorShape inputTensorShape({ 1, 784, 1, 1 });
+    return armnn::test::ClassifierInferenceTestMain<MnistDatabase, armnnTfParser::ITfParser>(
+        argc, argv, "simple_mnist_tf.prototxt", false,
+        "Placeholder", "Softmax", { 0, 1, 2, 3, 4 },
+        [](const char* dataDir) { return MnistDatabase(dataDir, true); },
+        &inputTensorShape);
+}
diff --git a/tests/TfMnist-Armnn/simple_mnist_tf.prototxt b/tests/TfMnist-Armnn/simple_mnist_tf.prototxt
deleted file mode 100644
index f8573ec..0000000
--- a/tests/TfMnist-Armnn/simple_mnist_tf.prototxt
+++ /dev/null
@@ -1,117 +0,0 @@
-node {
-  name: "Placeholder"
-  op: "Placeholder"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "shape"
-    value {
-      shape {
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "Variable"
-  op: "Const"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "value"
-    value {
-      tensor {
-        dtype: DT_FLOAT
-        tensor_shape {
-          dim {
-            size: 784
-          }
-          dim {
-            size: 10
-          }
-        }
-        tensor_content: "\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\222\n\007\222\000\000\000\000\0102\346\276\000\000\000\000\0102\346>\000\000\000\000\000\000\000\000\316\232\373\216\000\000\000\000\000\000\000\000\320\330\223\222\000\000\000\0009\006|\277\000\000\000\0009\006|?\000\000\000\000\000\000\000\000]\273\211\217\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\250H\311\210\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000p0\206\206\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\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\214@\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000A=\037\254C\233\n\300\000\000\000\000\000\000\000\0008EH\276\000\000\000\000\227\037\027@\000\000\000\000\252e\332\264\027{\367\276\331\206*\257\326x\257\300\260\366\344>\000\000\000\000\275P\212@\013P\361\277\303HE@\000\000\000\000k)\240\264h\202\004\276M\3701\266\340$L\300*\t\200?\000\000\000\0005\355\031@\036\210_\276k<\007>\000\000\000\000\262\271T\277]\366M\233\036\033\265\266>D@\300Mq\021?\000\000\000\000\334\3220;N\032\016\277\315pt@\376\374\374\275\333\177-\277\002\251\033\276b\016X\265V\340\027\300\233<\007\276\233]\310\274\203W.A~\314\347\276\233\276\336\300\007\007\007\277[l\213\251\266[\312\276\037\230\343\242\\\006\"\301\006yD\276\330<\202\275+\253SA\201\200\200\276\3158\326\277\325\323S\277:\333\244\211i\016\371\274\221\220\220\274f\007\256\300\260&\203\235\342J\240\273\013\004\023A\306\305\305\276S\360\036\300\240\237\037\277\000\000\000\000\365\025T\242\020\020\020\277(\271z\300$\031\213\257\000\000\000\000\313\026\233@\306\330\330\276SJ.?7\016i\235\342\221d\277\272\213>\242\325\324\324\276\246\343R\300\375\277}\257\000\000\000\000A\353\002A\346\322\311\276\363\317K\300\354\352j\276\202\3649\300\304M?\221\010\004\242\232\364\3069\300\3508j\263\000\000\000\000\330i3Ax\214\311\2739l\245\300\377\375\375\276\257\360\367\274\007\222_\274ks!\252w\325\223\277\013v\267\276\023\357\204\206=\351#A\277\333\353\270\226\016\003\301\203\202\202\276\000\000\000\000\305(\t\277ks!\252\274\216\343\245;\014\341\277\023\357\204\206\326\030\003@ h\315\247\'\037\000?\356\253t\277\000\000\000\000\255\242g\276\331\245\333\211\035LF\277\355\346D\277\000\000\000\000\361\312\337?\262\177\351\234\3001z?\232\252D\300\000\000\000\000\356\343g\277\000\000\000\000\021d\037\300~Z\231\263\000\000\000\000$\375\236@\244x\321\224\276\032\300?\336\2413\277\000\000\000\000Y3\275\222\000\000\000\000\333\225\021\277\'\022\214\262\000\000\000\000XA\n@\375S\277\223\240\315c\277\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000\000"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "Variable_1"
-  op: "Const"
-  attr {
-    key: "dtype"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "value"
-    value {
-      tensor {
-        dtype: DT_FLOAT
-        tensor_shape {
-          dim {
-            size: 10
-          }
-        }
-        tensor_content: "\372\214\372\301\212\364\261A\274V\372A\2253S\301x\360!\276\313\275\256B3G \301\017k\034B\363:\320\302\277\235\251\301"
-      }
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "MatMul"
-  op: "MatMul"
-  input: "Placeholder"
-  input: "Variable"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "transpose_a"
-    value {
-      b: false
-    }
-  }
-  attr {
-    key: "transpose_b"
-    value {
-      b: false
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "add"
-  op: "Add"
-  input: "MatMul"
-  input: "Variable_1"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-}
-node {
-  name: "Softmax"
-  op: "Softmax"
-  input: "add"
-  attr {
-    key: "T"
-    value {
-      type: DT_FLOAT
-    }
-  }
-}
-library {
-}
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new file mode 100644
index 0000000..e1aebb6
--- /dev/null
+++ b/tests/TfMobileNet-Armnn/TfMobileNet-Armnn.cpp
@@ -0,0 +1,50 @@
+//
+// Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
+// See LICENSE file in the project root for full license information.
+//
+#include "../InferenceTest.hpp"
+#include "../MobileNetDatabase.hpp"
+#include "armnnTfParser/ITfParser.hpp"
+
+int main(int argc, char* argv[])
+{
+    std::vector<ImageSet> imageSet =
+    {
+        {"Dog.jpg", 209},
+        // top five predictions in tensorflow:
+        // -----------------------------------
+        // 209:Labrador retriever 0.949995
+        // 160:Rhodesian ridgeback 0.0270182
+        // 208:golden retriever 0.0192866
+        // 853:tennis ball 0.000470382
+        // 239:Greater Swiss Mountain dog 0.000464451
+        {"Cat.jpg", 283},
+        // top five predictions in tensorflow:
+        // -----------------------------------
+        // 283:tiger cat 0.579016
+        // 286:Egyptian cat 0.319676
+        // 282:tabby, tabby cat 0.0873346
+        // 288:lynx, catamount 0.011163
+        // 289:leopard, Panthera pardus 0.000856755
+        {"shark.jpg", 3},
+        // top five predictions in tensorflow:
+        // -----------------------------------
+        // 3:great white shark, white shark, ... 0.996926
+        // 4:tiger shark, Galeocerdo cuvieri 0.00270528
+        // 149:killer whale, killer, orca, ... 0.000121848
+        // 395:sturgeon 7.78977e-05
+        // 5:hammerhead, hammerhead shark 6.44127e-055
+    };
+
+    armnn::TensorShape inputTensorShape({ 1, 224, 224, 3  });
+    return armnn::test::ClassifierInferenceTestMain<MobileNetDatabase, armnnTfParser::ITfParser>(
+        argc, argv, "mobilenet_v1_1.0_224_fp32.pb", true, "input", "output", { 0, 1, 2 },
+        [&imageSet](const char* dataDir) {
+            return MobileNetDatabase(
+                dataDir,
+                224,
+                224,
+                imageSet);
+        },
+        &inputTensorShape);
+}
diff --git a/tests/TfMobileNet-Armnn/Validation.txt b/tests/TfMobileNet-Armnn/Validation.txt
new file mode 100644
index 0000000..94a11bd
--- /dev/null
+++ b/tests/TfMobileNet-Armnn/Validation.txt
@@ -0,0 +1,201 @@
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+209
+283
+3
+209
+283
+3
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\ No newline at end of file
diff --git a/tests/TfMobileNet-Armnn/labels.txt b/tests/TfMobileNet-Armnn/labels.txt
new file mode 100644
index 0000000..d74ff55
--- /dev/null
+++ b/tests/TfMobileNet-Armnn/labels.txt
@@ -0,0 +1,1001 @@
+0:background
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+10:ostrich, Struthio camelus
+11:brambling, Fringilla montifringilla
+12:goldfinch, Carduelis carduelis
+13:house finch, linnet, Carpodacus mexicanus
+14:junco, snowbird
+15:indigo bunting, indigo finch, indigo bird, Passerina cyanea
+16:robin, American robin, Turdus migratorius
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+26:European fire salamander, Salamandra salamandra
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+30:axolotl, mud puppy, Ambystoma mexicanum
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+34:loggerhead, loggerhead turtle, Caretta caretta
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+41:American chameleon, anole, Anolis carolinensis
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+46:Gila monster, Heloderma suspectum
+47:green lizard, Lacerta viridis
+48:African chameleon, Chamaeleo chamaeleon
+49:Komodo dragon, Komodo lizard, dragon lizard, giant lizard, Varanus komodoensis
+50:African crocodile, Nile crocodile, Crocodylus niloticus
+51:American alligator, Alligator mississipiensis
+52:triceratops
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+54:ringneck snake, ring-necked snake, ring snake
+55:hognose snake, puff adder, sand viper
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+57:king snake, kingsnake
+58:garter snake, grass snake
+59:water snake
+60:vine snake
+61:night snake, Hypsiglena torquata
+62:boa constrictor, Constrictor constrictor
+63:rock python, rock snake, Python sebae
+64:Indian cobra, Naja naja
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+66:sea snake
+67:horned viper, cerastes, sand viper, horned asp, Cerastes cornutus
+68:diamondback, diamondback rattlesnake, Crotalus adamanteus
+69:sidewinder, horned rattlesnake, Crotalus cerastes
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+71:harvestman, daddy longlegs, Phalangium opilio
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+73:black and gold garden spider, Argiope aurantia
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+75:garden spider, Aranea diademata
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+124:spiny lobster, langouste, rock lobster, crawfish, crayfish, sea crawfish
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+137:European gallinule, Porphyrio porphyrio
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+141:red-backed sandpiper, dunlin, Erolia alpina
+142:redshank, Tringa totanus
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+150:dugong, Dugong dugon
+151:sea lion
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+153:Japanese spaniel
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+155:Pekinese, Pekingese, Peke
+156:Shih-Tzu
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+273:coyote, prairie wolf, brush wolf, Canis latrans
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+279:kit fox, Vulpes macrotis
+280:Arctic fox, white fox, Alopex lagopus
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+292:lion, king of beasts, Panthera leo
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+296:American black bear, black bear, Ursus americanus, Euarctos americanus
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+302:ladybug, ladybeetle, lady beetle, ladybird, ladybird beetle
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+324:monarch, monarch butterfly, milkweed butterfly, Danaus plexippus
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+380:howler monkey, howler
+381:titi, titi monkey
+382:spider monkey, Ateles geoffroyi
+383:squirrel monkey, Saimiri sciureus
+384:Madagascar cat, ring-tailed lemur, Lemur catta
+385:indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus
+386:Indian elephant, Elephas maximus
+387:African elephant, Loxodonta africana
+388:lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens
+389:giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca
+390:barracouta, snoek
+391:eel
+392:coho, cohoe, coho salmon, blue jack, silver salmon, Oncorhynchus kisutch
+393:rock beauty, Holocanthus tricolor
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+395:sturgeon
+396:gar, garfish, garpike, billfish, Lepisosteus osseus
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+402:accordion, piano accordion, squeeze box
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