Core MLモデル

すぐに使用できるCore MLモデルとXcodeプロジェクトを使って、Appにインテリジェンスを組み込みましょう。

各モデルはCore ML、Create ML、Xcodeで使用でき、様々なサイズやアーキテクチャでの形式が用意されています。モデルをAppで使いこなす方法について詳しくは、そのモデルに関連付けられているXcodeプロジェクトをご確認ください。

画像

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FCRN-DepthPrediction 深度推定

1枚の画像から深度を推測します。
MNIST 線画識別

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

k近傍法(KNN)に基づいて新しい線画の識別の学習を行う線画識別。
MobileNetV2 画像識別

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 画像識別

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ニューラルネットワークです。
SqueezeNet 画像識別

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、サイズの小さいディープニューラルネットワークアーキテクチャです。
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 (リアルタイム)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見つけます。