Это верно. Используя правильные инструменты, я перешел от 0 к 1 во встроенном приложении ML для iPhone в течение 1 часа. Как я это сделал?
Идея
Я люблю гольф, и у меня не было контактных линз, когда я играл на прошлой неделе 😣. Было невероятно сложно найти мяч, поэтому я подумал: ОК, MVP для детектора объектов мячей для гольфа на iPhone.
3…2..1.GO.
Данные
Я запрыгнул на Roboflow, который является моей предпочтительной платформой для аннотирования наборов данных, и взял небольшой общедоступный набор данных мячей для гольфа.
Экспортируйте в формат CreateML для локального обучения на Macbook с помощью M1 Pro.
Тренируйтесь в CreateML
Протестируйте в CreateML
Раскрутить проект iPhone в Xcode.
Используя этот проект в качестве отправной точки, все, что я сделал, это изменил модель детектора объектов на новую, которую мы использовали. https://developer.apple.com/documentation/vision/recognizing_objects_in_live_capture
Изменение одной строки…
БУМ. Бегаю на айфоне и работаю в полевых условиях.
Заключение
Проверка концепции за 1 час. Отсюда просто добавление чисел и разнообразия в набор данных (пара сотен). Я всегда говорю людям, что наиболее важен сквозной «синтез» продукта; Как только вы это сделаете, вы сможете сделать каждую часть настолько хорошей, насколько она должна быть.
Ведение проекта без предварительного создания чего-то от начала до конца ведет проект в никуда. Начните с быстрого раскрутки, получите обратную связь, итерируйте, улучшайте качество… → выходите на рынок.
