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coreml-playground:Swift Playgrounds的CoreML示例

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简介：
coreml-操场 基于iOS平台的应用开发工具，支持在iPadOS 13.1及以上版本运行Swift Playgrounds 3.1应用 安装该应用后，请确保已加载相应的模型文件以保证正常运行。 适用于以下设备： - 物体识别：实时捕捉和识别图像中的物体类别 - 物体检测：精确定位并框选图像中的物体边界 - YOLOv3算法实现：基于轻量级神经网络设计，特别适合移动端设备使用 该算法基于轻量级神经网络设计，在移动设备上表现出色。

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  • 基于CoreML的痤疮检测模型
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    本项目开发了一种基于苹果公司CoreML框架的痤疮自动检测模型。该模型利用深度学习技术分析皮肤图像数据，以实现快速、准确地识别和分级痤疮病变的目标。 CoreML痤疮检测模型是一款利用苹果公司的机器学习框架Core ML开发的工具，专门用于识别和分析皮肤上的痤疮情况。该模型能够帮助用户更准确地了解自己的皮肤状况，并提供相应的建议或治疗方案。通过使用这种技术，可以为用户提供个性化的护肤指导和支持。
  • Yolov5：从PyTorch到ONNX再到CoreML和TFLite
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    本文介绍了如何将基于PyTorch的YOLOv5模型转换为ONNX格式，并进一步优化为适用于iOS设备的CoreML以及Android设备的TFLite模型。 该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。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速度是在V100 GPU上以批处理大小为32的情况下测量的，针对超过5000张COCO val2017图像进行端到端时间测试，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。 更新历史： - 2021年1月5日：引入nn.SiLU()激活函数，并进行了记录。 - 2020年8月13日：采用nn.Hardswish()激活，支持自动下载数据和原生AMP功能。 - 2020年7月23日：优化了模型定义、训练过程以及mAP性能。 - 2020年6月22日：更新包括新的刀头设计、减少参数数量及提升速度与mAP值。 - 2020年6月19日：作为新默认设置，用于较小的检查点和更快推断。 预训练模型： | 模型 | 尺寸 | AP VAL | AP测试 | AP50 | V100速度（FPS） | | ---- | ---- | ------ | ----- | ---- | -------------- | | 玻璃纤维640 | - |- |- |- | 参数数量： - 玻璃纤维：36.8 注意，此表格仅展示了部分信息，并未列出所有预训练模型及其详细性能数据。
  • Yolov3在PyTorch中从ONNX到CoreML再到TFLite
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    本文介绍了如何使用PyTorch将YOLOv3模型通过ONNX格式转换为CoreML和TFLite格式的过程和技术细节。 通知：存储库现在分为两个分支： - 主分支（推荐）：与所有模型和方法向前兼容。 ``` $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov3 # master branch (default) ``` - 存档分支：向后兼容原始 .cfg 模型，不再维护。 ``` $ git clone -b archive https://github.com/ultralytics/yolov3 # archive branch ``` GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。以下是预训练检查站模型的相关信息： - AP VAL: 43.3 - AP 测试：43.3 - AP 50：63.0 - GPU 时间：4.8 毫秒 - 参数量：208M，156.4B 跳板 - AP VAL: 44.3 - AP 测试：44.3 - AP 50：64.6 - GPU 时间：4.9 毫秒 - 参数量：204M，157B
  • 基于Python和CoreML的人体姿态估计实现
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    本项目采用Python及CoreML框架，致力于开发人体姿态估计系统，旨在通过机器学习技术识别与分析图像中的人体动作和姿势。 在IT行业中，Python是一种广泛应用的编程语言，在数据科学、机器学习以及人工智能领域尤其突出。Core ML是Apple开发的一个框架，用于将机器学习模型集成到iOS、iPadOS及macOS等平台中运行。本项目通过结合Python的强大灵活性和Core ML的高度效率，实现了人体姿态估计功能，并将其部署在移动设备上以提供实时的人体姿态识别。 理解人体姿态估计的核心概念至关重要：这是一种计算机视觉技术，旨在检测并跟踪图像或视频中人体各个关节的位置。这项技术被广泛应用于运动分析、虚拟现实及医疗健康等领域。在这个项目里，我们将利用Python来处理和预处理数据，并借助Core ML将训练好的模型部署到iOS设备上。 在机器学习方面，Python的作用主要体现在数据的预处理、模型训练以及评估等方面。开发者通常使用如NumPy、Pandas和Matplotlib等库来进行数据分析与可视化工作；对于深度学习任务，则可能采用TensorFlow或Keras等框架来构建神经网络架构，例如用于姿态估计工作的卷积神经网络（CNN）。 Core ML允许将预训练的机器学习模型导入iOS应用中使用，并支持多种主流框架如TensorFlow和Keras所生成的模型。它提供了一套API使在移动设备上运行预测变得简单且高效，包括实时的人体姿态检测功能。 该项目的关键组成部分可能包含： 1. 数据集：为了训练人体姿态估计模型，需要一套标注好的数据集，其中包含了不同姿势下的人体图像及其对应的关节位置信息。 2. 模型训练：使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建并训练能够识别人体关键点的模型。这通常涉及到卷积层、池化层以及全连接层等网络结构的设计与优化工作。 3. 模型转换：完成模型训练后，利用Core ML Tools将该模型转化为可在iOS设备上运行的形式。 4. iOS应用开发：使用Swift或Objective-C编写应用程序，并通过调用Core ML API实现实时姿态预测功能。这一过程包括从摄像头捕获图像数据、将其输入至模型进行处理及解析输出结果等步骤。 5. 测试与优化：在实际硬件环境下测试软件性能，依据反馈调整模型复杂度以达到最佳精度和速度之间的平衡。 通过本项目的学习，开发者将能够掌握如何结合Python强大的机器学习能力与Core ML的移动端部署技术，从而实现高效且低延迟的人体姿态估计。这对于希望在其移动应用中集成类似功能的人来说是非常有价值的参考资料。
  • QxOrm的示例演示
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    QxOrm是一款用于C++的对象关系映射（ORM）框架，该示例演示展示了如何使用QxOrm进行数据库操作和对象持久化，帮助开发者快速上手。 这是一个与QxOrm专栏相关的项目，该项目提供的QxOrm是使用vs2019和Qt5.15.2编译的，在其他环境中是否能成功编译无法保证。项目采用CMake进行管理，如果下载后遇到无法编译的问题，请私信博主寻求帮助。 此外，也请参考对应的专栏文章。 该项目仅包含至2023年4月12日之前的内容，之后更新的文章内容不在本项目中体现，请在相关专栏内查看具体信息。这是一个公开的gitee项目，并且无需积分即可访问和使用。如果可能的话，请给予支持。 感谢您的关注与帮助！
  • MyBatisX示例：MyBatisX示例
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    简介：MyBatisX示例提供了使用MyBatisX插件的各种代码片段和用法说明，帮助开发者快速上手并掌握其功能。 MyBatisX的演示样本展示了如何使用该框架进行数据库操作。通过这些示例可以更好地理解其功能和用法。
  • Vaex示例：利用Vaex的实例演示
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    本示例通过具体案例展示如何使用Vaex库高效处理大规模数据集，涵盖数据加载、操作及可视化等关键步骤。 Vaex示例笔记本的集合与中型笔记本电脑文章：这些内容涵盖了关于Vaex工具的具体使用案例以及对中型笔记本电脑的相关讨论。
  • ER图示例ER图示例ER图示例
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    本资源提供了多种实体关系（ER）图示例，旨在帮助学习者和开发者理解并应用数据库设计中的ER模型。通过直观展示实体、属性及它们之间的关系，这些示例为构建有效的数据架构提供了宝贵的参考。 ER图ER图ER图ER图ER图ER图ER图ER图