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发现与 Coreml Vision 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
使用 CoreML 和 PyTorch 的 SwiftUI 稳定扩散模型实现
人脸识别应用，基于FaceNet和CoreML技术。
这个应用程序可以通过实时摄像头识别三种手势：拳头、击掌和胜利手势（基本上就是石头、剪刀、布）。它使用了一个名为HandSigns.mlmodel的模型，该模型是使用微软的Custom Vision训练的。
这个项目演示了如何使用预训练的深度学习 SSD（单次多盒检测器）模型结合 CoreML 和 Vision。SSD 模型有很多变体，我们将使用 MobileNetV2 作为其骨干网络，该模型的 SSD 层也使用了可分离卷积，也称为 SSDLite。这个应用程序可以找到图像中几种不同类型物体的定位。检测结果用边界框描述，模型还会为每个边界框预测一个类别。
一个轻量级训练模型，结合了Core ML和Vision对象分类器。该模型使用我提供的数据集，直接在Xcode游乐场中通过Create ML进行训练和测试。
使用Swift进行机器学习的实时相机目标检测。Core ML、Vision和ARKit的基础介绍。
设备端文本识别的示例项目
这是一个使用SwiftUI、CoreML和Vision框架的应用程序，能够从图像中提取文本内容并进行上下文查询。底层使用了转换后的Google BERT模型（CoreML版本）。
一款适用于iOS系统的实时识别巴西手语字母的应用程序。
一款iOS应用，能够猜测你画了什么。它使用SwiftUI界面和CoreML框架构建，模型则基于谷歌的Quick Draw数据集训练而成。
使用Core ML和Vision框架检测Johnny的脸部
iOS机器学习应用
这是一款使用Core ML技术制作的图像识别应用程序。
对生肉图像进行肉类部位分类
这是一个演示应用，使用 GenderNet、Vision 和 CoreML 对人脸图像进行性别分类。
使用Core ML和Vision框架重写SeeFood应用
