機器學習框架ML.NET學習筆記【8】目標檢測（采用YOLO2模型）
一、概述 本篇文章介紹通過YOLO模型進行目標識別的應用，原始代碼來源於：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 實現的功能是輸入一張圖片，對圖片中的目標進行識別，輸出結果在圖片中通過紅色框線標記出來。如下： YOLO簡介 ...
原文：在 Blazor WebAssembly 靜態網站中部署ML.NET機器學習模型
介紹 目前世面上有許多方法來部署機器學習模型。最常見的方法是通過 API 或 serverless functions 將模型公開為 Web 服務。將模型部署為 Web 服務時，其中一個注意事項是延遲和性能。使用模型基於 HTTP 進行預測的過程包括接受用戶輸入 從文件中加載模型的序列化版本 使用模型進行預測以及將預測返回給用戶。由於模型通常只是靜態文件，因此部署模型的另一種方法是作為 Web 上 ...
2020-04-19 16:17 0 1050 推薦指數：
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