iOS上很棒的机器学习演示
我们通过Core ML和ML Kit(TensorFlow Lite)解决了在iOS上使用机器学习模型的挑战。
内容
适用于iOS的机器学习框架
等等( , DEPRECATED )
使用Core ML时的模型流程
大多数ML框架的总体流程非常相似。 每个框架都有其自己兼容的模型格式。 对于每个移动ML框架,我们需要采用TensorFlow中创建的模型并将其转换为适当的格式。
一旦准备好兼容模型,就可以使用ML框架运行推理。 请注意,您必须手动执行预处理/后处理。
如需更多说明,请查看 。
使用创建ML时的模型流程
基准项目
完成
在Core ML中使用内置模型
通过ML Kit使用内置的设备上模型
使用Core ML和ML Kit的Vision自定义模型
使用Core ML进行对象检测
去做
使用ML套件进行物体检测
在ML Kit上使用内置的云模型地标识别
对Core ML和ML Kit使用NLP的自定义模型
通过Core ML和ML Kit使用自定义模型进行音频
音频识别
语音识别
TTS
影像分类
名称
演示
注意
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目标
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