使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之间的区别？

问题描述：

我一直在尝试使用CoreML（Apple的机器学习库）。我下面这些教程上手使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之间的区别？

1）https://www.appcoda.com/coreml-introduction/

2）https://www.raywenderlich.com/164213/coreml-and-vision-machine-learning-in-ios-11-tutorial

第一个教程使用一个盗梦空间V3和第二教程使用Places205-GoogLeNet模型的解释。

毕竟基本建立步骤

的Places205-GoogLeNet教程使用下面的代码

func detectScene(image: CIImage) { 
    answerLabel.text = "detecting scene..." 

    // Load the ML model through its generated class 
    guard let model = try? VNCoreMLModel(for: GoogLeNetPlaces().model) else { 
     fatalError("can't load Places ML model") 
    } 
    }

和第二代码使用此

guard let prediction = try? model.prediction(image: pixelBuffer!) else { 
    return 
}

的是这之间的区别两种方法，哪一种更推荐，因为这两种类型都可以用来传递像素缓冲区并显示结果？

答

在第一个教程中，您需要照顾自己调整大小为299×299的图像。在第二篇教程中，他们将使用Vision框架自动完成它。我觉得视觉方法是清洁

关于Core ML与Vision框架之间的API如何相互关联，有一篇文章[here]（http://deepdojo.com/mlmodel-api）。 – otto

答

Vision框架是一套工具，帮助您设置所有的图像处理流水线。在这些工具中，有CoreML和您提供的模型，但它不仅限于机器学习。 Vision可帮助您：预处理，重新缩放，裁剪图像，检测矩形，条形码，面部等等。检查docs获取更多信息。除了直接在图像上执行的工作外，它还有助于对模型执行请求，如果您有复杂的请求序列或想要将这些操作与其他处理连接起来，这非常重要。

纯粹的CoreML，你必须自己实现所有这些功能，因为CoreML责任只是设置你的模型，并获得简单的API。

Vision不在身边CoreML一个纯粹的包装，因为它确实比要求执行和初始化模式多得多，但它使用CoreML一些它的功能（具体 - 在VNCoreMLRequest）。

在您提供的链接中：1st（appcoda）是关于纯CoreML，2nd（Ray）是关于Vision。

使用VNCoreMLModel和Inceptionv3.model（）之间的区别？

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