【機械学習】Core MLモデルをXcodeで実装してiPhoneで画像分類を試してみた

環境メモ
⭐️Mac OS Mojave バージョン10.14
⭐️Xcode11.2
⭐️iPhone7(IOS 12.2)

↓↓実際に動かした動画です。
https://twitter.com/nonnonkapibara/status/1213543031627907073

💡機械学習💡
📲iPhoneで🐧カメラロールから😺動物の画像を分類して、何の動物かを推測してみた😍
Appleが提供している学習済みのCore MLモデルを試してみたよぉ😊#CoreMLモデル #Xcodehttps://t.co/oN4VANQoOk pic.twitter.com/1Ip586HniD

— non (@nonnonkapibara) January 4, 2020

Core MLとは

Appleが提供している学習済みのモデル。機械学習の「推論」を行うことができるフレームワーク。
iPhoneやiPadなどApple製品で利用できます。

試したこと

iPhoneで、カメラロールから、動物の画像を分類して、何の動物かを推測してみた。

カメラロールから、動物の画像を選択する

ポメラニアン99%

猫ちゃん
エジプトの家猫 96%
tabby cat 3%

ペンギン99%

カピバラさんは、学習されてないのかも。。ToT

Core MLモデルを入手する

Appleが提供している学習済みのCore MLモデルを入手する
https://developer.apple.com/jp/machine-learning/models/

今回は、「SqueezeNet.mlmodel」を使ってみました。

Xcodeで新規プロジェクト

今回は、こんな感じで、カメラロールから画像を参照するプロジェクトを作成

Xcodeに、「SqueezeNet.mlmodel」をインポートする

コーディングで、モデルを定義すればOK

var model = try! VNCoreMLModel(for: SqueezeNet().model)

※コーディングの量が多かったので、割愛してます。