动机 我在这里提供了一个简单的指南，该指南解释了从训练简单的PyTorch图像分类器到将训练后的神经网络转换为可投入生产的CoreML模型所需的步骤。 我花了几天时间浏览Internet博客，论坛和官方文档，以收集这些页面中提供的少量知识。 此仓库的真正动机是防止我忘记有关该特定主题的所有知识。 并且，如果本指南可以帮助其他人继续进行她/他的研究，那将是一个加分。 请阅读免责声明。 导游 我面临的问题非常简单。 我想知道如何在PyTorch中训练人工神经网络，以及如何将该网络转换为可在iOS应用程序中使用的CoreML模型。 简单吧？ 最初，此页面中提供的指南是针对coremltools 3设计的。Apple最近发布了coremltools 4，它改变了游戏规则。 现在可以在不使用ONNX的情况下完成转换。 我本可以简单地更新coremltools 4的指南。但是，由于coremltoo

简介此目录包含由Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可以根据GPL-3.0许可免费分发。 有关更多信息，请参见简介该目录包含Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可根据GPL-3.0许可免费重新分发。 有关更多信息，请访问https://www.ultralytics.com。 描述https://github.com/ultralytics/yolov3存储库包含PyTorch中YOLOv3的推断和培训代码。 该代码可在Linux，MacOS和Windows上运行。 默认情况下，对COCO数据集进行培训：https：//cocodataset.org/#home。 归功于Joseph Redmon的YO

Beginning Machine Learning in iOS_ CoreML Framework 1st Edition.Pdf

该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了我们在以前的YOLO存储库中对自定义客户端数据集进行数千种模型训练所汲取的经验教训和最佳实践。该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究。 ，并结合我们以前的YOLO储存库https://github.com/ultralytics/yolov3所提供的经验教训和最佳实践，这些经验教训是通过在自定义客户端数据集上训练数千种模型而演变而来的。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU延迟测量的是平均超过5000 C的每个图像的端到端延迟

mobilenetv3_centernet 有一个，使用mobilenetv2进行了培训，它更简单。 介绍 这是一个Tensorflow实现mobilenetv3-centernet框架，可以轻松地端到端部署在Android（MNN）和IOS（CoreML）移动设备上。 目的：在移动设备上工作的光检测算法已被广泛使用，例如面部检测。 因此，有一个简单的项目包含模型训练和模型转换器。 **如果您有问题与我联系** 预训练模型和性能 莫斯科 没有增加测试时间。 模型 input_size 地图 地图@ 0.5 地图@ 0.75 512x512 0.251 0.423 0.258 要求 张量流1.14 tensorpack 0.9.9（用于数据提供者） OpenCV python 3.6 MNN转换器 coremltools 使用情况 MSCOCO 火车 下载mscoco

从Tensorflow转换为CoreML （推荐方法） 要将TensorFlow模型转换为CoreML格式，建议的方法是使用可通过coremltools 4.0 python软件包中引入的新统一转换API获得的TensorFlow转换器。 请阅读有关的coremltools文档以获取示例用法。 要安装coremltools包，请按照的coremltools文档。 tfcoreml tfcoreml软件包不再维护。 只有在满足以下所有条件的情况下，才应使用Conversion API tfcoreml.convert ： 主要部署目标是iOS 12或更早版本。 源模型是TensorFlow 1 graph_def对象，序列化为冻结的protobuf格式（“ .pb”） 要安装tfcoreml ，请运行： pip install --upgrade tfcoreml 请阅读

YOLO-CoreML.7z

在上一个系列文章中，我们创建了一个用于图像分类的iOS应用程序。但是，在许多情况下，仅给图片分配一个标签是不够的。例如，在安全系统中，您不仅想知道图片中是否有手提箱，还想知道手提箱在哪里，以及它是否被人包围或被遗弃。

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在上一个系列文章中，我们创建了一个用于图像分类的iOS应用程序。但是，在许多情况下，仅给图片分配一个标签是不够的。例如，在安全系统中，您不仅想知道图片中是否有手提箱，还想知道手提箱在哪里，以及它是否被人包围或被遗弃。