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【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

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。

スクリーンショット 2020-01-05 4.25.21.png

カメラロールから、動物の画像を選択する
スクリーンショット 2020-01-05 4.01.30.png

ポメラニアン99%
スクリーンショット 2020-01-05 4.03.31.png

猫ちゃん
エジプトの家猫 96%
tabby cat 3%
スクリーンショット 2020-01-05 4.03.49.png

ペンギン99%
スクリーンショット 2020-01-05 4.02.22.png

カピバラさんは、学習されてないのかも。。ToT
スクリーンショット 2020-01-05 4.04.13.png

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/
001.png

今回は、「SqueezeNet.mlmodel」を使ってみました。
002.png

003.png

004.png

Xcodeで新規プロジェクト

005.png

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
006.png

Xcodeに、「SqueezeNet.mlmodel」をインポートする
007.png

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。

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