iOS MachineLearning 系列（22）——将其他三方模型转换成CoreML模型
iOS MachineLearning 系列（22）——将其他三方模型转换成CoreML模型 本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址，希望如果你有需要，本专题可以帮助到你。 iOS MachineLearning 系列（1）—— 简介 iOS MachineLearning 系列（2）—— 静...
iOS MachineLearning 系列（21）——CoreML模型的更多训练模板
iOS MachineLearning 系列（21）——CoreML模型的更多训练模板 前面文章中，有介绍如何训练生成定制化需求的 CoreML 模型，以图像分类为例做了演示，文章地址： https://my.oschina.net/u/2340880/blog/9377371 Create ML工具还提供了更多...
iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型
iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型 本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用，也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的AI能力。然而，无论是成熟的API提供的能力，还是各种各样的三方模型，有时候都并不能满足某一领域内的定制化需求。当我们拥有很多的课训练数据，且需要定制化的AI能力时，其实就可以自己训练生成C.....
iOS MachineLearning 系列（19）—— 分析文本中的问题答案
iOS MachineLearning 系列（19）—— 分析文本中的问题答案 本篇文章将介绍Apple官方推荐的唯一的一个文本处理模型：BERT-SQuAD。此模型用来分析一段文本，并根据提供的问题在文本中寻找答案。需要注意，BERT模型不会生成新的句子，它会从提供的文本中找到最有可能的答案段落或句子。 BERT模型的使用比较复杂，大致可以分为如下几步： 将词汇表导入。 将问题和原...
iOS MachineLearning 系列（18）—— PoseNet，DeeplabV3与FCRN-DepthPrediction模型
iOS MachineLearning 系列（18）—— PoseNet，DeeplabV3与FCRN-DepthPrediction模型 本篇文章将再介绍三个官方的CoreML模型：PoseNet，DeeplabV3和FCRN-DepthPrediction。 PoseNet是人体姿势分析模型，可以识别图片中的人体部分，然后以17个基准点来描述人体的姿势。关于人体姿势的识别，其实Visio...
iOS MachineLearning 系列（17）—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型
iOS MachineLearning 系列（17）—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型 上一篇文章中，我们介绍了几个官方的图片分类的模型，图片分类模型的应用场景在于将图片中最主要的事物进行识别，在已有的词库中找到最可能得事物。而对象识别则要更高级一些。再之前的文章，我们介绍过可以使用官方提供的API来进行矩形识别，文本识别，二维码识别以及人脸识别等，这类识别功能的特点是我们不仅可以将.....
iOS MachineLearning 系列（16）—— 几个常用的图片分类CoreML模型
iOS MachineLearning 系列（16）—— 几个常用的图片分类CoreML模型在本系列的前面文章中，有介绍使用Vision框架中的VNClassifyImageRequest进行图片物体识别。Apple也推荐了几个常用的图像分类模型可供开发者使用。可以在如下地址直接下载：https://developer.apple.com/machine-learning/models/1 - ....
iOS MachineLearning 系列（15）—— 可进行个性化更新的CoreML模型
iOS MachineLearning 系列（15）—— 可进行个性化更新的CoreML模型上一篇文章，介绍了使用官方提供的CoreML模型来实现手写数字识别。其实，更多时候我们需要一个更加个性化的模型，对于手写图像来说，每个人的写法可能风格各异，如果可以在用户的使用过程中不断的更新模型，适应更加个性化的场景，就更完美了。幸运的是，CoreML正提供了这样的功能。我们可以创建一个可更新的模型来实....
iOS MachineLearning 系列（14）—— 使用官方模型进行预测
iOS MachineLearning 系列（14）—— 使用官方模型进行预测本系列的前面文章，详细介绍了iOS原生框架中提供的与AI相关的API的使用，使用这些API基本可以满足大多视觉，文字，语音等通用化的AI需求。但是这些API并不是万能的，对于某些定制化较强的需求，这些内置的模型可能并不能满足需求。这时就需要涉及到我们本系列文章的核心了：Core ML。Core ML是iOS种提供的Ma....
iOS MachineLearning 系列（13）—— 语音与音频相关的AI能力
iOS MachineLearning 系列（13）—— 语音与音频相关的AI能力在语音分析方面，iOS中提供了原生的Speech框架，这个框架可以实时的将语音解析成文本。这个能力非常强大，使用它我们可以实现类似实时翻译的功能。对于非语音的音频，也有一些原生的AI能力可以使用，例如分析语音的类型。SoundAnalysis框架能够识别300多种声音，我们也可以使用自己训练的模型来处理定制化的音频....
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