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CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术

该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用,展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能,还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试,是iOS机器学习开发的重要学习资源。

CoreML-Models - 为iOS开发者提供的Core ML机器学习模型下载与集成资源库
Core MLGithubImage ClassifierXcodeiOS开发开源项目机器学习模型
提供多种分类、检测、分割、超分辨率、低光增强、图像恢复和生成等Core ML模型资源,方便iOS开发者下载并集成到Xcode项目。通过Google Drive下载并参照示例项目了解具体使用方法。
mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合
Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习
MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现,支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用,为机器学习开发者提供了参考资源。
mlx-swift-examples - MLX Swift机器学习示例程序与开发工具集
GithubMLX SwiftiOSmacOS开源项目机器学习示例程序
MLX Swift示例项目包含多个机器学习应用实例,涵盖MNIST训练器、LLM评估器等iOS和macOS跨平台程序,以及线性模型训练、LLM文本生成等命令行工具。项目还提供MLXLLM和MLXMNIST库作为Swift Package,便于开发者在自有项目中集成和使用MLX Swift框架进行机器学习开发。
visionOS-examples - 提供visionOS开发的示例代码
Apple Vision ProChatAVPGithubHand TrackingLLLMvisionOS开源项目
此项目提供用于Apple Vision Pro的多种示例应用,如本地大语言模型调用、比特币恐惧与贪婪指数的体积视图、实时加密货币价格获取和手势追踪等。通过这些示例,开发者能快速理解visionOS的开发方法和核心概念,提高开发效率,掌握空间计算的新技术和应用场景。
swift-coreml-diffusers - Swift应用中集成Core ML实现Stable Diffusion模型
Core MLGithubStable DiffusionSwiftiOSmacOS开源项目
swift-coreml-diffusers项目展示如何在Swift应用中集成Apple的Core ML Stable Diffusion实现。该应用支持macOS和iOS设备,采用DPM-Solver++调度器提高性能。首次启动时自动下载量化Core ML模型,可利用CPU、GPU和Neural Engine加速。项目适合快速迭代开发,也可作为在Apple设备上实现AI图像生成的示例代码。
coremltools - Core ML格式模型转换和优化工具
Core MLCore ML ToolsGithubPython包开源项目机器学习模型转换
coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式,并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。
iowncode - SwiftUI、CoreML、Vision等iOS框架的教程与代码示例集合
CoreMLGithubNatural Language FrameworkRealityKitSwiftUIVision Framework开源项目
提供丰富的iOS开发资源,包括SwiftUI、CoreML、Vision等框架的教程与代码示例。涵盖SwiftUI图表、手势、进度条实现,CoreML设备端训练、声音分类、背景移除等内容,还包括Vision框架的文本识别、图像相似度检测等。帮助开发者提升技能,快速实现各类功能。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
ARKit-Sampler - iOS平台的ARKit应用示例集合,涵盖平面检测、虚拟对象和面部跟踪等功能
ARKit-SamplerAR互动AR测量Github平面检测开源项目虚拟物体
ARKit-Sampler提供多种ARKit示例,包括简单AR、平面检测、虚拟对象添加、交互、测量、绘图、Core ML结合、Metal渲染、面部跟踪和不规则平面检测等。项目用Swift编写,只能在Xcode上构建运行,不支持模拟器。通过这些示例,可以快速了解和应用ARKit的各项功能。
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