我只是想开始学习苹果支持的令人难以置信的框架，当我浏览网页时，我遇到了一个非常基本的问题，目前还没有人说过：CoreML对象识别器有多精确？意味着CoreML应用程序可以区分多少？
例如：
如果我想尝试创建一个汽车模型识别器，它能告诉大众高尔夫4的大众高尔夫3吗？
它是否能够区分不同的直升机（摩托车）？
它可以说出啤酒和普通汽水瓶之间的区别吗？
这完全取决于您设计的模型以及如何训练它。它与Core ML本身没什么关系，因为Core ML对汽车，摩托车或汽水瓶一无所知。您的模型捕获了这些知识。如果您可以训练可以执行此类操作的模型，那么Core ML可能会运行它。
找出一个模型是否可以将大众高尔夫3从4分开的最简单方法是收集两种类型汽车的一大堆图像，并使用Turi Create（Apple的开源）来训练这样的模型。
至于这种模型的准确程度，找出答案的唯一方法是建立一个并对其进行训练，然后对其进行评估。请注意，ILSVRC挑战中的图像分类器（您在此处讨论的模型类型）的准确率超过95％，这被认为与人类级别的性能有关。
因此，如果有足够的数据，精心选择的模型体系结构和适当的培训程序，您可能会接近您选择的问题域中的普通人类专家的准确性级别。