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（Swift）Core MLのMobileNetモデルを利用した画像分類を試す
はじめに
SwiftUIでCore MLを利用して画像分類を行うサンプルアプリを作成しました。以下のリポジトリで公開していますので、試してみてください。
推論にかかる時間の測定結果
参考までに、推論にかかる時間の測定結果を記載します。サンプルアプリで利用しているモデルはMobileNetV2の16 bit float版です。
動作検証は以下の実機で行いました。
- iPhone 15 Pro
- iPhone 13
- iPhone SE 第2世代
次の結果は各々10回の推論を行った中央値です。
- iPhone 15 Pro: 39 ms
- iPhone 13: 70 ms
- iPhone SE 第2世代: 134 ms
補足
- 測定はバッテリーを100 %まで充電し、他のアプリをすべて閉じた状態で行いました。バッテリー残量やバックグラウンドで起動中のアプリなど、リソースの状態によっては結果は変化する可能性があります。
- サンプルアプリの初回起動時はMLインスタンス生成のため推論にかかる時間が大幅に伸びます。
- iPhone 15 Pro: 350 ms前後
- iPhone 13: 660 ms前後
- iPhone SE 第2世代: 900 ms前後
- この結果から、デバイスの世代に関係なく初回の推論は中央値の10倍ほど時間がかかると想定できます。
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