오브젝트 인식 기계 학습 모델 (CoreML)에 대한 가능한 출력을 알 수있는 방법

기계 학습 모델 Apple 웹 사이트에서 다운로드하여 이미지를 통해 많은 다른 오브젝트를 인식 할 수 있습니다.오브젝트 인식 기계 학습 모델 (CoreML)에 대한 가능한 출력을 알 수있는 방법

나는 모든 종류의 나무를 감지해야한다고 말하고 싶다. 일부는 모델에서 인식 할 수 있지만 일부는 모델에서 인식 할 수 있습니다. 그러면이 모델에서 몇 개의 나무가 훈련되고 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 다른 말로하면이 모델에서 가능한 모든 나무 인식을 어떻게 알 수 있습니까? 내가 어떻게 알 겠어? 모델을 디코딩 할 수 있습니까? 또는 그것을 분석하거나 뭔가?

출처

2017-12-08 Tony Lin

모델을 디코딩 할 수 없습니다. apple은 coremltools을 제공하여 프레임 워크로 자신 만의 ML 모델을 만듭니다. https://github.com/apple/coremltools – Ujesh

이러한 모델은 ImageNet 데이터 세트에서 학습됩니다. 다음은이 모델에서 감지 할 수있는 클래스 목록입니다. https://github.com/HoldenCaulfieldRye/caffe/blob/master/data/ilsvrc12/synset_words.txt

출처

2017-12-08 09:57:35

그래서이 목록을 모델 자체에서 찾을 수있는 방법이 없으므로 별도의 파일에서 찾을 수 있습니다. 저자는 제공 할 수도 있고 제공하지 않을 수도 있습니다. –

코어 ML 모델이 분류 자이면 클래스 이름 목록을 포함합니다. 하지만 MLModel 개체에서 해당 목록을 얻을 수 있는지 여부는 확실하지 않습니다. –

오브젝트 인식 기계 학습 모델 (CoreML)에 대한 가능한 출력을 알 수있는 방법

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