Core ML Models

从iOS 11开始,苹果发布了Core ML框架,以帮助开发人员将机器学习模型集成到应用程序中. The official documentation

我们以Core ML格式收集了最大数量的机器学习模型,以帮助iOS,macOS,tvOS和watchOS开发人员尝试机器学习技术.

如果您已转换Core ML模型,请随时提交 pull request.

最近,我们提供了可视化工具. 这是一个 Netron.

Awesome PRs Welcome

Models

Image - Metadata/Text

*以图像数据作为输入并输出有关图像的有用信息的模型. * TextDetection -使用Vision内置模型实时检测文本. [下载]()| Demo | Reference * 照片评估-使用Core ML和Metal进行照片评估. Download | Demo | Reference * PoseEstimation -从手机图片估计人体姿势. Download | Demo | Reference * MobileNet -检测图像中存在的主要对象. Download | Demo | Reference * 地点CNN -从205种类别(例如卧室,森林,海岸等)中检测图像的场景. Download | Demo | Reference * Inception v3 -检测图像中存在的主要物体. Download | Demo | Reference * ResNet50 -检测图像中存在的主要物体. Download | Demo | Reference * VGG16 -检测图像中存在的主要物体. Download | Demo | Reference * 汽车识别-预测汽车的品牌和型号. Download | Demo | Reference * YOLO -识别给定图像中的对象是什么以及它们在图像中的位置. Download | Demo | Reference * AgeNet -根据肖像预测一个人的年龄. Download | Demo | Reference * GenderNet -根据自己的画像预测一个人的性别. Download | Demo | Reference * MNIST -从图像中预测手写(绘制)数字. Download | Demo | Reference * EmotionNet -根据人像预测人的情绪. Download | Demo | Reference * SentimentVision -从图像中预测正面或负面情绪. Download | Demo | Reference * Food101 -通过图像预测食物的类型. Download | Demo | Reference * Oxford102 -从图像中检测花朵的类型. Download | Demo | Reference * FlickrStyle -检测图像的艺术风格. Download | Demo | Reference * RN1015k500 -预测拍摄照片的位置. Download | Demo | Reference * 裸露-将图像分类为NSFW(裸露)或SFW(非裸露) Download | Demo | Reference * TextRecognition(ML Kit)-使用ML Kit内置模型实时识别文本. [下载]()| Demo | Reference

Image - Image

转换图像的模型. * HED -从彩色图像中检测嵌套的边缘. Download | Demo | Reference * AnimeScale2x -处理双立方缩放的动漫风格的艺术品 Download | Demo | Reference

Text - Metadata/Text

处理文本数据的模型 * 情感极性-从句子中预测正面或负面情绪. Download | Demo | Reference * DocumentClassification -将新闻文章分为5个类别中的1个类别. Download | Demo | Reference * iMessage垃圾邮件检测-检测邮件是否为垃圾邮件. Download | Demo | Reference * NamesDT -使用DecisionTreeClassifier进行性别分类 Download | Demo | Reference * 个性检测-根据用户文档(句子)预测个性. Download | Demo | Reference * 用于问题解答的BERT -BERT用于问题解答的Swift Core ML 3实现 Download | Demo | Reference * GPT-2 -OpenAI GPT-2文本生成(Core ML 3) Download | Demo | Reference

Miscellaneous

Visualization Tools

有助于可视化CoreML模型的工具 * Netron

Supported formats

可通过示例转换为Core ML的模型格式列表 * Caffe * Keras * XGBoost * Scikit-learn * MXNet * LibSVM * Torch7

The Gold

可以转换为Core ML的机器学习模型的集合

可以转换为Core ML的个体机器学习模型. 转换后,我们将继续调整列表. * LaMem 评分图片的记忆力. * ILGnet 图像的美学评估. * Colorization 使用深度神经网络自动着色. * Illustration2Vec 估计一组标签并从给定的插图中提取语义特征向量. * CTPN 检测自然图像中的文本. * Image Analogy 查找两个输入图像之间的语义有意义的密集对应关系. * iLID 自动口语识别. * Fashion Detection 从图像中检测布料. * Saliency 传统上,图像的显着区域的预测是通过手工制作的功能解决的. * Face Detection 从图像中检测脸部. * mtcnn 关节面部检测和对准. * deephorizon 单图像水平线估计.

Contributing and License

  • See the guide *根据MIT许可证分发. 有关更多信息,请参见许可.