1. Tensorflow mobile for iOS

  • pod 'TensorFlow-experimental'

  • C++ 인터페이스

  • pod(의존성 관리 툴)으로 프로젝트 환경을 구축하면 450MB가 넘음. 여러 플랫폼을 묶다보니 용량이 큼. 예제를 앱으로 말면 약 25MB정도로 만들어짐.

  • Tensorflow Lite 사용 X.

2. Tensorflow Lite

iOS 기기에서 TensorFlowLite 로 .tflite 모델을 사용할 수 있음

  • pod 'TensorFlowLite'

  • C++ 인터페이스

  • TensorFlow Mobile의 진화형태.

  • 더 작은 바이너리 크기

  • 적은 의존성

  • 더 나은 퍼포먼스

Tensorflow Lite for iOSiOS 기기에서 .tflite 모델을 실행시킨 결과



3. CoreML with tf-coreml/tf-coreml

iOS 기기에서 Core ML 로 .mlmodel 모델을 사용할 수 있음

  • Swift/Objective-C 인터페이스(Core ML)

  • 텐서플로우(.pb)를 CoreML(.mlmodel)로 변환하는 컨버터

  • 애플이나 구글의 공식 프로젝트는 아니지만 스타가 많은 프로젝트.

4. MLKit with Firebase

Firebase 프레임워크에 들어있는 MLKit 로 .tflite 모델을 사용할 수 있음

  • Swift 인터페이스

  • 18.05.09 구글I/O에서 발표

  • 기본 ML 기능 제공

    • Text Recognition (OCR)

    • Face Detection

    • Label Detection

    • Cloud Landmark Detection

    • Cloud Text Recognition

    • Cloud Label Detection

    • Custom Model Object Detection(.tflite 모델 사용)

MLKit for iOSiOS 기기에서 MLKit으로 .tflite 모델을 실행시킨 결과


+. tensorflow + swift

기계학습 모델을 만드는 새로운 방법.18년5월에 처음 공개되었고 이제 개발중...



WRITTEN BY
tucan.dev
개인 iOS 개발, tucan9389

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