我有一个使用CreateML生成的CoreML模型。如果将模型拖放到Xcode中，它将自动为我创建一个类，该类可用于检测/分类图像。生成的类具有预测功能，该功能将返回类标签。
我的问题是，如果我可以使用自动生成的模型类对图像进行分类，那么为什么我应该使用Vision Framework对图像进行分类，或者与自动生成的类方法相比，Vision框架将提供什么好处。
将视觉视为专门处理计算机视觉任务的更高层次的抽象，Core ML还可在其中执行非视觉操作（文本，音频，表格数据等）。
视觉使处理图像更加容易。例如，您可以将UIImage与Vision一起使用，但Core ML首先需要您将图像转换为CVPixelBuffer。 Vision还提供了一些选项，供您选择如何在将图像提供给Core ML之前调整图像的大小/裁剪。
如果您要在图像上执行多个计算机视觉任务，即不仅运行Core ML模型而且还运行某些内置任务（例如人脸检测），则使用Vision也很有意义。