要将Matterport Mask R-CNN Keras模型转换为CoreML模型,可以使用以下核心工具:
下面是将Matterport Mask R-CNN Keras模型转换为CoreML模型的步骤:
import coremltools
from keras.models import load_model
model = load_model('path/to/mask_rcnn_model.h5')
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)
coreml_model.input_description['image'] = 'Input image'
coreml_model.output_description['detection'] = 'Detected objects'
coreml_model.output_description['mask'] = 'Segmentation masks'
coreml_model.save('path/to/converted_model.mlmodel')
完成以上步骤后,你将得到一个转换后的CoreML模型(.mlmodel),可以在iOS应用程序中使用该模型进行图像分割和对象检测。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像分析(https://cloud.tencent.com/product/iaia)
请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能因环境和需求而异。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云