如何使用核心工具将matterport mask_rcnn keras(.h5)模型转换为coreml模型(.mlmodel

要将Matterport Mask R-CNN Keras模型转换为CoreML模型，可以使用以下核心工具：

1. CoreMLTools：CoreMLTools是苹果官方提供的Python库，用于将机器学习模型转换为CoreML格式。可以使用pip安装CoreMLTools库。
2. Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以用于构建和训练深度学习模型。Matterport Mask R-CNN是基于Keras实现的，所以需要确保已经安装了Keras库。

下面是将Matterport Mask R-CNN Keras模型转换为CoreML模型的步骤：

1. 导入所需库：

import coremltools
from keras.models import load_model

1. 加载Matterport Mask R-CNN Keras模型：

model = load_model('path/to/mask_rcnn_model.h5')

1. 使用CoreMLTools将模型转换为CoreML格式：

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)

1. 设置模型的输入和输出描述：

coreml_model.input_description['image'] = 'Input image'
coreml_model.output_description['detection'] = 'Detected objects'
coreml_model.output_description['mask'] = 'Segmentation masks'

1. 保存转换后的CoreML模型：

coreml_model.save('path/to/converted_model.mlmodel')

完成以上步骤后，你将得到一个转换后的CoreML模型(.mlmodel)，可以在iOS应用程序中使用该模型进行图像分割和对象检测。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现可能因环境和需求而异。