模型没有类型为image-> Create ML的有效输入特征

Question

我已经使用Create ML创建了一个ML模型，该模型与情感识别有关。

作为输入文件，我已经上传了一个CSV文件。数据由48x48像素的面部灰度图像组成。面部已自动注册，因此面部或多或少居中，并且在每个图像中占据大约相同的空间量。任务是根据面部表情中显示的情感将每个面孔分类为七个类别之一（0 =愤怒，1 =令人反感，2 =恐惧，3 =快乐，4 =悲伤，5 =惊喜，6 =中性）

我获得的模型具有超过87％的准确性，但是当我在Xcode项目中使用它时，出现以下错误：

gl_Position = vertices[gl_VertexID];

  func setup() {
    do {
      // Gender request
      requests.append(VNCoreMLRequest(
        model: try VNCoreMLModel(for: GenderNet().model),
        completionHandler: handleGenderClassification
      ))
      // Age request
      requests.append(VNCoreMLRequest(
        model: try VNCoreMLModel(for: AgeNet().model),
        completionHandler: handleAgeClassification
      ))
      // Emotions request
      requests.append(VNCoreMLRequest(
        model: try VNCoreMLModel(for: test().model),
        completionHandler: handleEmotionClassification
      ))
    } catch {
      assertionFailure("Can't load Vision ML model: \(error)")
    }
  }

您对此有任何想法吗？

Answer 1

您的输入不被识别为图像，您可以通过在Xcode中单击模型来验证这一点： 我输入的是图像类型，但您输入的可能是另一种类型。

在运行转换脚本，例如coremltools.converters.tensorflow.convert(model, ...)时，需要提供参数image_input_names，该参数应与输入层的名称匹配。