Swift使用CoreML和MPSNNGraph实现YOLO目标检测
在 iOS 开发中，结合 CoreML 和 MPSNNGraph 实现 YOLO 目标检测挺有意思的。这种方式不仅能充分利用设备的 GPU 计算能力，还能确保物体检测的高效和实时性。CoreML 负责加载训练好的 YOLO 模型，而 MPSNNGraph 则通过构建神经网络计算图，优化 GPU 的性能。你只需要一些图像预、输入输出的转换，模型就能在本地完成目标检测，根本不需要依赖云端。尤其在实时视频流、增强现实等应用场景下，效果真的挺不错的。具体实现的话，先把 YOLO 模型通过coremltools转换为.mlmodel格式，利用MLModel类创建MPSNNGraph对象，再通过encodeToCommandBuffer把数据送入 GPU 执行。，解码输出结果并在图像上绘制边界框就完成了。你可以用这个技术做智能监控、自动驾驶等应用，简直太酷了！
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