Core MLモデル

リサーチコミュニティがCore ML向けにデザインした機械学習モデルを利用して、アプリにインテリジェンスを実装しましょう。

モデルはCore ML形式で、Xcodeプロジェクトに組み込むことができます。モデルの異なるバージョンを選択することで、サイズやアーキテクチャを最適化することができます。

画像

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FastViT 画像分類

カメラフレームまたは画像の中の主要なオブジェクトを分類するようトレーニングされたFast Hybrid Vision Transformerアーキテクチャです。
Depth Anything V2 奥行き推定

Depth Anythingモデルで単眼深度推定を実行できます。
DETR Resnet50 Semantic Segmentation セマンティックセグメンテーション

オブジェクト検出およびパノプティックセグメンテーション用にトレーニングされたDEtection TRansformer(DETR)モデルで、セマンティックセグメンテーションマスクを返すように構成されます。
MNIST 線画分類

1桁の手書きの数字(0〜9の数字に対応)を分類します。
UpdatableDrawingClassifier 線画分類

K-近傍法(KNN)モデルに基づいて新しい線画の認識を学習する線画分類モデルです。
MobileNetV2 画像分類

カメラフレームまたは画像の中の主要なオブジェクトを分類するようトレーニングされたMobileNetv2アーキテクチャです。
Resnet50 画像分類

カメラフレームまたは画像の中の主要なオブジェクトを分類するResidual Neural Networkです。
DeeplabV3 画像セグメンテーション

カメラフレームまたは画像のピクセルを、あらかじめ定義した複数のクラスにセグメント化します。
YOLOv3 オブジェクト検出

カメラフレームまたは画像の中のオブジェクトを特定し、80種類に分類します。
YOLOv3-Tiny オブジェクト検出

カメラフレームまたは画像の中のオブジェクトを特定し、80種類に分類します。
テキスト

テキスト

BERT-SQuAD 質問への回答

テキストの段落に関する質問への回答を探します。