我正在尝试从iOS应用程序中的Tensorflow模型（Inception或mobilenet）中找出运行对象检测的最简单方法。
在this example之后，我在自己的应用和网络中运行iOS Tensorflow图像分类
，并在this example之后按照我自己的应用和网络在Android中运行Tensorflow图像分类和对象检测
但是iOS示例不包含对象检测，仅包含图像分类，那么如何扩展iOS示例代码以支持对象检测，或者在iOS中是否有完整的示例？ （最好是Objective-C）
我确实找到了this和this，但是它从源头重新编译了Tensorflow，这看起来很复杂，
还找到了Tensorflow lite，
但还是没有物体检测。
我还找到了使用Core ML将Tensorflow模型转换为Apple Core ML的选项，但这似乎非常复杂，无法在Core ML中找到用于对象检测的完整示例
答案 0 :(得分：1)
您需要训练自己的ML模型。
对于iOS，仅使用Core ML会更容易。张量流模型也可以以Core ML格式导出。您可以使用此示例并尝试不同的模型。 https://developer.apple.com/documentation/vision/recognizing_objects_in_live_capture
或在这里：
https://github.com/ytakzk/CoreML-samples
答案 1 :(得分：0)
所以我结束了这个演示项目，
https://github.com/csharpseattle/tensorflowiOS
它提供了一个有效的演示应用程序/项目，并且很容易将其Tensorflow pb文件切换为我自己训练有素的网络文件。
自述文件中的说明非常简单。 您确实需要检出并重新编译Tensorflow，这需要几个小时和10gb的空间。我确实有线程问题，使用了gsed指令，可以正常工作。您还需要安装Homebrew。
我还没有看过Core ML，但是据我所读，从Tensorflow到Core ML的转换非常复杂，并且您可能会失去模型的一部分。
即使使用Inception模型而不是Mobilenet，它在iPhone上的运行速度也非常快。