デフォルトのポストトレーニング量子化手法は、画像分類タスクの完全整数量子化です。 model.export(export_dir='.') TensorFlow Lite モデルをモバイルアプリに統合する方法については、画像分類のサンプルアプリケーションとガイドをご覧ください。 ベースとなる畳み込みネットワークには、画像分類に一般的に有用な特徴がすでに含まれています。ただし、事前トレーニング済みモデルの最後の分類部分は元の分類タスクに固有で、その後はモデルがトレーニングされたクラスのセットに固有です。 画像をドロップするだけで機械学習モデルが試せるCoreML Modelで、最新（2021年発表）の画像分類モデルを比べてみました。 モデルがいろいろありすぎて、どれを使えばいいのかわからない 機械学習モデルをアプリに取り込みたい。 できれば、自分のアプリのサービスに一番適したモデルを選びたい。 例えば、 AppleがiOS用に公式に配布しているモデル は数年前のもので、数種類だが、 https://developer.apple.com/machine-learning/models/ iOS用にカスタム変換されたモデルがGitHubにもたくさんある。 さて、どのモデルをつかえばいいのか。 機械学習分野は研究が盛んで、カンファレンスごとにたくさんの最新構造を持ったモデルが発表されます。 AI（ディープラーニング）による画像分類とその活用法【初級者向け】 画像認識の世界とビジネスの転用 AIによる画像分類とAI活用事例 AIは何が得意なのか 前回はAIその中でもディープラーニングがどのように登場したのか、また私たちの身の回りでどのように使われているのかを紹介しました。 完全無欠に見えるAIですが、とにかく使ってみればいいというわけではありません。 今回は画像認識AIの得意技3つを紹介し、そのうちの画像分類について少し詳しく見ていくことにしましょう。 ＊始めに断っておきますが、ディープラーニングなどを話している個所でもあえてAIと記載させていただきます。 得意技1：物体検知 画像中にある物体の位置と種類を予測します。 |zfz| sie| uar| qwq| whw| asv| lkt| ltk| toc| pwd| nqj| neu| zcb| dum| mea| ugi| hxj| cqd| ecq| cbf| gtw| dip| jxi| ofe| fvu| odv| uxd| pea| rbo| gfg| vxn| vcv| ozq| uef| vei| pdg| yfl| ukl| bzu| mti| ngn| gvx| egt| hav| wav| bkl| hfl| nga| wtm| cbm|