古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。这篇文章主要讲述Apple Vision Framework：通过观察检测微笑或幸福的面孔？相关的知识，希望能为你提供帮助。
我正在开发一个项目，该项目使用Vision Framework来检测图像中的面部，然后使用CoreML模型来检测面部是否在微笑。问题是CoreML模型文件接近500 MB。我不想那么膨胀我的应用程序。
【Apple Vision Framework（通过观察检测微笑或幸福的面孔（））】由于我已经从Vision框架获取了VNFaceLandmarks2D观察数据，我想我会尝试使用它来检测微笑。
有没有人试图使用Vision框架中的VNFaceLandmarks2D数据来确定面部是幸福还是微笑？
如果是这样，你是怎么做到的，它的效果如何？
谢谢！
答案一种解决方案是使用较小的Core ML模型文件。听起来你正在使用基于VGGNet的模型。有几个更小的模型架构（4到16 MB之间）与VGGNet具有相同的精度，因此更适合在移动设备上使用。
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