coreml - Core ML 和 Turi Create 使用哪些模型？

Question

我正在学习有关 Apple 机器学习技术的类(class)。我刚刚看到这一段:

Turi Create and Create ML are task-specific, rather than model-specific. This means that you specify the type of problem you want to solve, rather than choosing the type of model you want to use. You select the task that matches the type of problem you want to solve, then Turi Create analyzes your data and chooses the right model for the job.

我的问题是，当您选择二值图像分类等任务时，Create ML/Turi Create 会为您选择合适的模型，它有哪些模型可供使用。市场上不是有很多型号可以做到这一点吗？苹果只是选择了他们认为最好的那个吗？

谢谢!

Answer 1

对于基于图像的任务，Create ML 使用名为“Vision FeaturePrint.Scene”的模型。这已融入 iOS 和 macOS 中。这可能是某种 ResNete 模型，但谁知道......这是一个 secret 。

对于图像分类，Turi Create 允许您在 SqueezeNet 1.1 和 ResNet-50 之间进行选择。

对于对象检测，Turi Create 构建了类似于 Tiny YOLO v2/Darknet 的东西。

对于事件识别，它是一个由一个转换层、一个 LSTM 和几个全连接层组成的模型。

Turi Create user guide实际上非常详细地解释了其中的一些内容。

我还没有真正看过其他型号，但您可以通过查看 Turi Create source code 自行了解。 -- 尤其是 here -- 或者通过训练模型然后使用 Netron 检查它.