Core ML 모델

Core ML을 위한 연구 커뮤니티의 머신 러닝 모델을 사용하여 앱에 인텔리전스를 구축하세요.

모델은 Core ML 형식이며 Xcode 프로젝트에 통합될 수 있습니다. 다양한 버전의 모델을 선택하여 크기와 아키텍처에 맞게 최적화할 수 있습니다.

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FastViT 이미지 분류

카메라 프레임이나 이미지 속의 주요 물체를 분류하도록 학습된 Fast Hybrid Vision Transformer 아키텍처입니다.
Depth Anything V2 심도 추정

Depth Anything 모델이 단안 심도 측정을 수행합니다.
DETR Resnet50 Semantic Segmentation 시맨틱 세분화

물체 탐지 및 팬옵틱 세분화를 위해 학습되었으며 시맨틱 세분화 마스크를 반환하도록 구성된 DETR(DEtection TRansformer) 모델입니다.
MNIST 도면 분류

단일 필기체 숫자(0-9 사이의 숫자 지원)를 분류합니다.
UpdatableDrawingClassifier 도면 분류

드로잉 분류자가 KNN(K-Nearest Neighbors) 모델에 기반하여 새로운 드로잉을 인식하도록 학습합니다.
MobileNetV2 이미지 분류

카메라 프레임이나 이미지 속의 주요 물체를 분류하도록 학습된 MobileNetv2 아키텍처입니다.
Resnet50 이미지 분류

Residual Neural Network가 카메라 프레임이나 이미지 속의 주요 물체를 분류합니다.
DeeplabV3 이미지 분할

카메라 프레임이나 이미지 픽셀을 사전 정의된 클래스 세트로 분할합니다.
YOLOv3 물체 인식

카메라 프레임이나 이미지에 있는 80가지 유형의 물체를 찾아 분류합니다.
YOLOv3-Tiny 물체 인식

카메라 프레임이나 이미지에 있는 80가지 유형의 물체를 찾아 분류합니다.
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BERT-SQuAD 질문 답변

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