iOS 기기에서 Tensorflow 모델 실행시키는 방법들

1. Tensorflow mobile for iOS(Deprecated)

• pod 'TensorFlow-experimental'

• C++ 인터페이스

• pod(의존성 관리 툴)으로 프로젝트 환경을 구축하면 450MB가 넘음. 여러 플랫폼을 묶다보니 용량이 큼. 예제를 앱으로 말면 약 25MB정도로 만들어짐.

• Tensorflow Lite로 대체됨.

2. Tensorflow Lite

iOS 기기에서 TensorFlowLite 로 .tflite 모델을 사용할 수 있음

• TensorFlow Lite를 바로 사용할 시 C++ 인터페이스

• TensorFlow Mobile의 다음 버전

• 더 작은 바이너리 크기

• 적은 의존성, 더 나은 퍼포먼스

iOS 기기에서 .tflite 모델을 실행시킨 결과

3. Core ML

iOS 기기에서 Core ML 로 .mlmodel 모델을 사용할 수 있음

• Swift/Objective-C 인터페이스(Core ML)

• 텐서플로우(.pb)를 CoreML(.mlmodel)로 변환하여 사용.

• 애플이나 구글의 공식 프로젝트는 아니지만 스타가 많은 프로젝트.

4. MLKit with Firebase

Firebase 프레임워크에 들어있는 MLKit 로 .tflite 모델을 Swift 인터페이스로 사용할 수 있음

• Swift, Objective-C 인터페이스

• 18.05.09 구글I/O에서 발표

• 기본 ML 기능 제공

  • Text Recognition (OCR)

  • Face Detection

  • Label Detection

  • Cloud Landmark Detection

  • Cloud Text Recognition

  • Cloud Label Detection

  • Custom Model Object Detection(.tflite 모델 사용)

iOS 기기에서 MLKit으로 .tflite 모델을 실행시킨 결과

+. tensorflow + swift

기계학습 모델을 만드는 새로운 방법.18년5월에 처음 공개되었고 개발중..