使用 MLMultiArray 作為 CoreML 模型的輸出

Question

我使用 PyTorch 訓練了一個 YOLOv3-SPP 模型。 然后我將模型保存為 onnx 格式，然后使用 onnx-coreml 將我的 onnx 模型轉換為 CoreML。 我似乎無法弄清楚如何使用我的模型，因為輸出是 MLMultiArrays。

這是我的輸出的樣子：

我是機器學習的新手，在嘗試使用此模型時不知道從哪里開始。 我不知道每個 MultiArray 包含哪些信息，也無法弄清楚如何訪問它。 鑒於我的模型是在 3 個類上訓練的對象檢測器，誰能告訴我每個 MultiArray 包含哪些信息以及如何訪問它？ 一些帶有解釋的示例代碼會有很長的路要走。 如果有人知道我可以簡單地將此模型放入其中進行測試的任何 Github 項目，那也可以。

Answer 1

您需要將模型的輸出解碼為邊界框等，就像 PyTorch 模型一樣。 並非 PyTorch 代碼所做的一切都是 Core ML 模型的一部分。

在 StackOverflow 上解釋這個工作太多了，但我在我的博客上寫了很多關於這個的文章： https : //machinethink.net/blog/

特別是，

• https://machinethink.net/blog/object-detection/
• https://machinethink.net/blog/yolo-coreml-versus-mps-graph/
• https://machinethink.net/blog/object-detection-with-yolo/

YOLOv3-SPP 在細節上有所不同，但這應該會讓你開始。