coreML 包图像文件夹和 css 文件
coreML pack image folder and css file
机器学习和 coreML 的新手，我想知道如何创建我们自己的混合图像文件夹和 csv 文件的模型。
图像文件夹如下：
images
|_ 1.jpg
|_ 2.jpg
|_ 3.jpg
|_ 4.jpg
并且 css 文件将是：
filename,width,height,class,xmin,ymin,xmax,ymax
1.jpg,2048,1251,dog,706,513,743,562
2.jpg,1600,980,cat,715,157,733,181
3.jpg,2828,1828,cat,460,1530,482,1557
4.jpg,1276,1754,dog,846,517,878,563
由此，我想创建一个模型，可以识别输入图像是猫还是狗，还可以识别动物的位置。
有什么方法可以实现吗？
Core ML 不能用于训练模型。您可以使用 Turi Create 训练对象检测器，这需要不同的文件格式，或者使用任何其他训练包（在这种情况下，您可以使用您想要的任何格式）。
机器学习和 coreML 的新手，我想知道如何创建我们自己的混合图像文件夹和 csv 文件的模型。
图像文件夹如下：
images
|_ 1.jpg
|_ 2.jpg
|_ 3.jpg
|_ 4.jpg
并且 css 文件将是：
filename,width,height,class,xmin,ymin,xmax,ymax
1.jpg,2048,1251,dog,706,513,743,562
2.jpg,1600,980,cat,715,157,733,181
3.jpg,2828,1828,cat,460,1530,482,1557
4.jpg,1276,1754,dog,846,517,878,563
由此，我想创建一个模型，可以识别输入图像是猫还是狗，还可以识别动物的位置。
有什么方法可以实现吗？
Core ML 不能用于训练模型。您可以使用 Turi Create 训练对象检测器，这需要不同的文件格式，或者使用任何其他训练包（在这种情况下，您可以使用您想要的任何格式）。