你好,我在create ML中创建了一个对象检测模型,并将其导入到我的swift项目中,但我不知道如何使用它。基本上,我只是希望给模型一个输入,然后接收一个输出。我已经打开了Ml模型预测选项卡,并找到了输入和输出变量,但我不知道如何在代码方面实现它。我已经在互联网上搜索了答案,找到了运行ml模型的多个代码片段,但我无法让它们工作。 这是ML模型:ML Model predictions 这是我尝试过的代码: let model = TestObjectModel()
guard let modelOutput = try? model.prediction(imagePath: "
我使用Google AutoML创建了一个对象检测模型。我想将模型导出到Core ML,但是在导出页面上没有显示此选项。我在中找不到任何关于何时禁用此导出选项的信息。
此外,如果我试图从命令行导出,就会得到错误消息Unsupported model export format [core_ml] for model。
有人能澄清一下为什么这不是一种选择吗?提前谢谢你的帮助。
我正在尝试使用Xcode CoreML来对简单的单个数字或字母的图像进行分类。首先,我只是使用数字的.png图像。使用Create ML工具,我构建了一个图像分类器(不包括任何视觉支持内容),并提供了一组大约300个训练图像和50个单独的测试图像。当我运行这个模型时,它成功地训练和测试并生成了一个模型。仍然在工具中,我访问模型,并为其提供另一组100张图像进行分类。它工作正常,正确识别了其中的98个。 然后,我创建了一个Swift示例程序来访问模型(从Mac OS X single view模板);它设置为接受拖放的图像文件,然后访问模型的预测方法并打印结果。问题是模型需要一个CVPixel
当我使用Amazon Machine Learning创建一个模型(回归)时,我提供了一个带有一些模式的数据源。数据源包含一些值以及目标属性。然后将数据源拆分成70-30个,用于模型的训练和评估,它们仍然需要目标属性中的值。由于数据将首先用于训练,然后用于评估,因此目标属性是必需的,这一点我可以理解。
现在来看批量预测部分。在这一点上,我还必须提供一个数据源,我知道模式必须类似于用于训练模型的模式,因此目标属性仍然是必需的,但为什么这部分中的值是必需的,我不明白。如果我提供了一个具有类似方案的数据集,并且目标属性中没有数据,那么它会提供给我
The schema in this data f
使用下面的例子进行迁移学习有什么区别?
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室
我正在尝试使用pyspark,CrossValidator和BinaryClassificationEvaluator,CrossValidator来优化一个随机森林模型,但是当我这样做的时候,我会得到一个错误。这是我的密码。
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.m