视觉框架与 CoreML 模型类答案

【问题标题】：Vision Framework vs CoreML Model Class视觉框架与 CoreML 模型类
【发布时间】：2020-05-23 23:06:54
【问题描述】：

我有一个使用 CreateML 生成的 CoreML 模型。如果我将该模型拖放到 Xcode 中，它将自动为我创建一个类，我可以使用它来检测/分类图像。生成的类具有预测功能，它将返回类标签。

我的问题是，如果我可以使用自动生成的模型类对图像进行分类，那么我为什么要使用 Vision Framework 对图像进行分类，或者 Vision 框架将比自动生成的类方法提供什么好处。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将视觉视为一个更高层次的抽象，专门处理计算机视觉任务，Core ML 也可以做非视觉的事情（文本、音频、表格数据等）。

Vision 使处理图像变得更容易一些。例如，您可以将 UIImage 与 Vision 一起使用，但 Core ML 首先要求您将图像转换为 CVPixelBuffer。 Vision 还提供了在将图像提供给 Core ML 之前如何调整/裁剪图像的选项。

如果您要对图像执行多项计算机视觉任务，即不仅要运行 Core ML 模型，还要运行一些内置任务，例如人脸检测，使用 Vision 也很有意义。

【讨论】：

是视觉请求也更快，还是视觉框架在后台调用 model.predict() 是一样的？
速度几乎一样。就像你说的，它也调用了model.predict()。
好的，谢谢！有点跑题了，但你似乎有一些 coreML 知识。也许你可以在这里看看我的问题：stackoverflow.com/questions/63765266/…