MungGu Story

Integrating a Core ML Model into Your App Core ML 모델 앱으로 통합하기 * 예제 앱 다운로드 링크 Overview 개요 해당 샘플 앱은 화성의 서식지 가격을 예측하기 위해서 학습된 ML Model인 MarsHabitatPricer.mlmodel을 사용합니다. Add a Model to Your Xcode Project 모델을 당신의 Xcode Project에 추가하세요 Xcode 프로젝트의 Project Navigator에 모델을 드래그해서 프로젝트 내에 모델을 추가할 수 있습니다. 당신은 Xcode의 모델을 열어서 모델에 대한 정보를 볼 수 있습니다. ML Model 의 타입, 해당 모델의 예상 입력값과 출력값 해당 샘플 앱에서 사용하는 모델의 입력값, 출력값은 ..

Detecting Human Body Poses in an Image 이미지로부터 사람 신체동작 감지하기 PoseNet 모델을 활용해서 이미지를 분석하고 사람과 그들의 포즈를 알아낼 수 있습니다. Overview 개요 해당 샘플 프로젝트에서는 PoseNet 모델을 사용해서 카메라로부터 얻은 비디오 스트림을 증강하는 방법을 보여줍니다. PoseNet 모델은 17가지의 신체, 관절을 감지합니다. (눈, 귀, 코, 어깨, 엉덩이, 팔꿈치, 무릎, 손목, 발목 등) 집합적으로 해당 관절들은 특정 포즈를 형성하게 됩니다. 샘플 프로젝트에서는 이미지 내 각각의 사람에 대한 17가지 관절 위치를 찾고 그들의 위에 와이어프레임 포즈를 그리게 됩니다. Note : 샘플은 iOS13 버전 이후, iPadOS13 이후의 버..

Create ML CreateML을 통해 앱 내에 사용할 머신러닝 모델(Machine Learning Model)을 만들 수 있습니다. Overview 개요 친숙한 도구인 Swift, macOS playgrounds와 함께 Create ML을 사용할 수 있습니다. Create ML을 통해서 사용자 정의 머신러닝 모델(ML Model)을 만들어 당신의 Mac 상에서 학습시킬 수 있습니다. 당신은 모델을 학습시킨 후 이미지 인식, 텍스트 의미추출, 수치값 사이의 관계 찾기 등의 작업들을 수행할 수 있습니다. 대표 샘플들을 보여줌으로서 패턴을 인식할 수 있도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 예를들면, 1) 당신은 다른 개들에 많은 이미지들을 보여줌으로서 개를 인식하는 모델을 학습시킬 수 있습니다. 2) 모델 ..

Vision 입력 된 이미지, 비디오에 대한 다양한 작업 수행을 위해 컴퓨터 비전 알고리즘(Computer Vision Algorithms)들을 적용한다. Overview 개요 Vision 프레임워크는 면대면 목표 감지, 텍스트 감지, 바코드인식, 이미지 등록, 일반 기능추척 등을 수행합니다. Vision은 또한 분류, 객체탐지와 같은 작업을 위해 커스텀 CoreML 모델들의 사용을 허용하기도 합니다. 참고문서 링크 ▼ Vision Framework