使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之間的區別？

我一直在嘗試使用CoreML（Apple的機器學習庫）。我下面這些教程上手使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之間的區別？

1）https://www.appcoda.com/coreml-introduction/

2）https://www.raywenderlich.com/164213/coreml-and-vision-machine-learning-in-ios-11-tutorial

第一個教程使用一個盜夢空間V3和第二教程使用Places205-GoogLeNet模型的解釋。

畢竟基本建立步驟

的Places205-GoogLeNet教程使用下面的代碼

func detectScene(image: CIImage) { 
    answerLabel.text = "detecting scene..." 

    // Load the ML model through its generated class 
    guard let model = try? VNCoreMLModel(for: GoogLeNetPlaces().model) else { 
     fatalError("can't load Places ML model") 
    } 
    }

和第二代碼使用此

guard let prediction = try? model.prediction(image: pixelBuffer!) else { 
    return 
}

的是這之間的區別兩種方法，哪一種更推薦，因爲這兩種類型都可以用來傳遞像素緩衝區並顯示結果？

來源

2017-10-22 Teja C

在第一個教程中，您需要照顧自己調整大小爲299×299的圖像。在第二篇教程中，他們將使用Vision框架自動完成它。我覺得視覺方法是清潔

來源

2017-10-22 05:23:25

關於Core ML與Vision框架之間的API如何相互關聯，有一篇文章[here]（http://deepdojo.com/mlmodel-api）。 – otto

Vision框架是一套工具，幫助您設置所有的圖像處理流水線。在這些工具中，有CoreML和您提供的模型，但它不僅限於機器學習。 Vision可幫助您：預處理，重新縮放，裁剪圖像，檢測矩形，條形碼，面部等等。檢查docs獲取更多信息。除了直接在圖像上執行的工作外，它還有助於對模型執行請求，如果您有複雜的請求序列或想要將這些操作與其他處理連接起來，這非常重要。

純粹的CoreML，你必須自己實現所有這些功能，因爲CoreML責任只是設置你的模型，並獲得簡單的API。

Vision不在身邊CoreML一個純粹的包裝，因爲它確實比要求執行和初始化模式多得多，但它使用CoreML一些它的功能（具體 - 在VNCoreMLRequest）。

在您提供的鏈接中：1st（appcoda）是關於純CoreML，2nd（Ray）是關於Vision。

來源

2017-11-01 13:22:10

使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之間的區別？

回答

相關問題