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我已經將Keras模型轉換爲CoreML。我想確保CoreML使用半浮點數，而不是全浮點數。我怎樣才能做到這一點？更新：如何確保網絡的輸出是半浮點數或至少是浮點數（或任何其他類型）而不是Double？

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iOS 11使用視覺框架VNDetectRectanglesRequest做不精確的對象檢測？

蘋果在iOS 11中有新功能，允許您使用視覺框架在沒有模型的情況下執行對象檢測。我嘗試這些新的API，但發現來自VNDetectRectanglesRequest的結果不好。我是否正確使用API？下面是一些很好的例子：和一些不好的情況下：這裏是我的代碼： func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffe

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蘋果視覺圖像識別

與其他許多開發者一樣，我也沉浸在蘋果新的ARKit技術中。這很棒。然而，對於一個特定的項目，我希望能夠識別場景中的（真實）圖像，或者對其進行投影（就像Vuforia對其目標圖像所做的那樣），或者用它來觸發事件在我的應用程序。在我的研究中，我偶然發現了Apple的Vision和CoreML框架。這看起來很有希望，儘管我還沒有能夠圍住它。據我所知，我應該可以通過使用Vision框架找到矩形並將它

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MobileNet VS SqueezeNet VS ResNet50 VS啓V3 VS VGG16

我最近一直在尋找到結合iOS開發人員專用的機器學習與發行我的應用程序。由於這是我第一次使用任何與ML相關的東西，當我開始閱讀Apple提供的不同型號描述時，我非常失落。它們具有相同的目的/說明，唯一的區別是實際的文件大小。這些模型之間的區別是什麼？你如何知道哪一個最適合？

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斯坦福大學數據集到CoreML

我有一個數據集，從link下載。我知道coremltool（由Apple創建）。現在的問題是：是有可能轉換斯坦福dataset到CoreML？如果是 - 可以有人給我指令？在此先感謝！

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如何從圖像中點擊對象並使用Vision和Core ML框架從圖像序列中跟蹤該對象

我正在開發使用新的Core ML框架的應用程序。我試圖實現如下： 1.選擇一個圖像，然後點擊它的任何對象來繪製矩形 2.之後，跟蹤該對象在多個圖像剛剛運行for循環目前我在做用下列過程檢測對象時用戶TAS和存儲它VNDetectedObjectObservation = VNDetectedObjectObservation（boundingBox的：convertedRect）創建VNTr

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Coreml：模型類尚未生成

我已將模型從keras轉換爲coremltools，將其添加到項目並添加到目標。然後，當我在模型類的導航器中按下模型時，我得到的「模型類尚未生成」。這是什麼意思？

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使用視覺框架從圖像中進行對象檢測

我試圖從給定圖像中檢測對象。從研究我發現，我們能夠發現並使用以下過程跟蹤視頻的對象： private lazy var cameraLayer: AVCaptureVideoPreviewLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: self.captureSession) private func tapGestureAction(recognize

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AVCaptureVideo未顯示標籤

我試圖保留控制檯中的對象以顯示爲標籤（classifierText）。出現「僅從主線程使用UILabel.text」的警告。什麼似乎是問題，爲什麼項目被顯示爲標籤？ var previewLayer: AVCaptureVideoPreviewLayer! let classifierText: UILabel = { let classifier = UILabel()

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如何將VNDetectRectanglesRequest改進爲VNDetectCarRequest？

我使用VNImageRequestHandler和VNDetectRectanglesRequest來處理在圖像中查找矩形的請求。但是由於iOS11中的Vision僅提供條形碼，矩形，臉部識別，但是我想要在圖像中查找汽車，應該如何更改代碼以在圖像中查找指定的物體？