今天的主题围绕基于 Create ML 的物体识别展开,不涉及具体的 API 和机器学习算法,以机器学习模型本身为主。
物体识别的应用场景举例:垃圾分类 App、识别宠物面部添加虚拟眼镜、根据识别食材推荐菜谱。
物体识别与图像分类的区别:
举了一个物体识别的具体例子:识别骰子(详情可见 WWDC 19: Creating Great Apps Using Core ML and ARKit)
一般来说,应用机器学习需要三个步骤:获取训练数据集 → 训练模型 → 使用模型进行识别。
如何获得所需的数据集呢?需要标注图片作为训练数据。标注时,有以下几个注意事项: