TensorFlow Lite를 이용한 동작 인식

TensorFlow Lite 예제 중에 동작 인식을 구현하기 위해서는 pose_estimation 예제를 참고하면 된다. 참고로 안드로이드용은 Pose Classification을 하는 부분이 붙어 있지만, iOS용은 별도로 붙여주어야 한다.

https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/pose_estimation

https://github.com/tensorflow/examples

GitHub - tensorflow/examples: TensorFlow examples

 

입력받은 이미지를 이용하여 Classification을 하는 예제. 0.3.2에서는 다른 방법을 사용하기 때문에, TFLite Model Maker 0.2.4를 다운받아야 한다. 

https://github.com/tensorflow/examples/archive/refs/tags/tflmm/v0.2.4.zip

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/recognize-flowers-with-tensorflow-on-ios?hl=ko#0 

Recognize Flowers with TensorFlow Lite on iOS  |  Google Codelabs

 

ML 모델을 이용한 로직 구현시, Python의 경우 Numpy를 이용하여 다양한 연산을 수행하게 되는데 Swift에서는 Matft를 이용하면 손쉽게 포팅할 수 있다. 단, pod install로는 0.2.8 버전이 설치되며 Swift Packages를 이용해야 0.3.2 버전을 설치할 수 있다. 0.2.8 버전에서 지원이 안되는 함수들이 있기 때문에, 최신 버전을 설치해야 한다.

https://github.com/jjjkkkjjj/Matft

GitHub - jjjkkkjjj/Matft: Numpy-like library in swift. (Multi-dimensional Array, ndarray, matrix and vector library)

 

TensorFlow Swift 레퍼런스

https://www.tensorflow.org/lite/api_docs/swift/Classes

TensorFlowLiteSwift Framework Reference  |  TensorFlow Lite