ML Trainer - это инновационное приложение, предназначенное для оптимизации процесса создания учебных наборов данных для моделей машинного обучения классификации изображений. Этот инструмент позволяет разработчикам, позволяя им легко снимать и экспортировать тысячи изображений непосредственно в приложение Photos на своих устройствах. С помощью надежных параметров интеграции пользователи могут беспрепятственно импортировать свои захваченные изображения, используя iCloud или встроенное приложение захвата изображений, доступное в системах Mac.
.Приложение показывает простые элементы управления для сбора изображений, что позволяет пользователям либо нажать кнопку Scan, чтобы взять серию изображений при перемещении по своей теме, либо выбирают кнопку камеры для одного снимка. Чтобы повысить качество изображения в условиях низкого освещения, пользователи могут переключить опцию фонарика. После того, как изображения будут сняты, кнопка «Сохранить» используется для экспорта их в приложение Photos, что делает процесс передачи простым и эффективным.
ML Trainer гарантирует, что все изображения будут снимаются в постоянном темпе трех кадров в секунду, но пользователи могут гибко регулировать настройки количества кадров в соответствии с их потребностями. Более высокое количество кадров сводит к минимуму время, затрачиваемое на получение изображений, в то время как более низкий счет кадров может повысить точность, принимая более селективные углы. Для получения дополнительной точности пользователи могут включить перекрестие и гиды из меню «Настройки», которые помогают в эффективном выравнивании их снимков.
Это приложение особенно адаптировано для облегчения импорта данных изображения в инструмент разработки Xcode. Тем не менее, экспортируемые изображения также совместимы с другими платформами машинного обучения, включая Tensorflow и Azure Machine Learning. Для оптимальной производительности при импорте данных в системы настольных компьютеров, используется проводное соединение с устройством macOS с открытым приложением для захвата изображения, обеспечиваемого процессом оставаться быстрым и эффективным.