ตรวจจับออบเจ็กต์ในรูปภาพด้วยโมเดลที่ฝึกด้วย AutoML บนแพลตฟอร์ม Apple

หลังจากที่คุณฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge ก็นำไปใช้ในแอปเพื่อตรวจจับวัตถุในรูปภาพได้

การผสานรวมโมเดลที่ฝึกจาก AutoML Vision Edge ทำได้ 2 วิธี คุณสามารถ รวมโมเดลโดยคัดลอกไฟล์ของโมเดลลงในโปรเจ็กต์ Xcode ของคุณ หรือคุณ จะสามารถดาวน์โหลดแบบไดนามิกจาก Firebase

ตัวเลือกการรวมกลุ่มโมเดล
รวมกลุ่มในแอปของคุณ
  • โมเดลนี้เป็นส่วนหนึ่งของแพ็กเกจ
  • โมเดลดังกล่าวจะพร้อมใช้งานทันที แม้ว่าอุปกรณ์ Apple จะออฟไลน์อยู่ก็ตาม
  • ไม่จำเป็นต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase
โฮสต์กับ Firebase

ก่อนเริ่มต้น

  1. หากต้องการดาวน์โหลดโมเดล โปรดตรวจสอบว่า เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Apple หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ ไม่จำเป็นต้องทำขั้นตอนนี้เมื่อคุณรวมชุด model.

  2. รวมไลบรารี TensorFlow และ Firebase ไว้ใน Podfile ดังนี้

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอป ให้ทำดังนี้

    Swift

    pod 'TensorFlowLiteSwift'

    Objective-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'

    ในการดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ให้เพิ่มเมธอด การพึ่งพา Firebase/MLModelInterpreter:

    Swift

    pod 'TensorFlowLiteSwift'
pod 'Firebase/MLModelInterpreter'

    Objective-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'
pod 'Firebase/MLModelInterpreter'

  3. หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้ .xcworkspace

1. โหลดโมเดล

กำหนดค่าต้นทางของโมเดลในเครื่อง

หากต้องการรวมโมเดลกับแอป คัดลอกไฟล์โมเดลและป้ายกำกับไปยังโปรเจ็กต์ Xcode ของคุณ แล้วเลือก โปรดสร้างการอ้างอิงโฟลเดอร์เมื่อคุณสร้าง ไฟล์โมเดลและป้ายกำกับ จะรวมอยู่ใน App Bundle

และโปรดดูไฟล์ tflite_metadata.json ที่สร้างขึ้นข้างไฟล์ model. คุณต้องมีค่า 2 ค่าดังนี้

  • ขนาดอินพุตของโมเดล ซึ่งขนาดนี้เป็น 320x320 โดยค่าเริ่มต้น
  • การตรวจพบสูงสุดของโมเดล ซึ่งเท่ากับ 40 โดยค่าเริ่มต้น

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลที่โฮสต์กับ Firebase

หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล ให้สร้าง CustomRemoteModel โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดโมเดลเมื่อเผยแพร่:

Swift

let remoteModel = CustomRemoteModel(
    name: "your_remote_model"  // The name you assigned in the Google Cloud console.
)

Objective-C

FIRCustomRemoteModel *remoteModel = [[FIRCustomRemoteModel alloc]
                                     initWithName:@"your_remote_model"];

จากนั้นจึงเริ่มงานดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่คุณ ต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากไม่มีรุ่นนี้อยู่ในอุปกรณ์ หรือรุ่นที่ใหม่กว่า ของโมเดลพร้อมใช้งาน งานจะดาวน์โหลด จาก Firebase ได้ดังนี้

Swift

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
    remoteModel,
    conditions: ModelDownloadConditions(
        allowsCellularAccess: true,
        allowsBackgroundDownloading: true
    )
)

Objective-C

FIRModelDownloadConditions *conditions =
        [[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                             allowsBackgroundDownloading:YES];
NSProgress *progress = [[FIRModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel
                                                          conditions:conditions];

แอปจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดในโค้ดเริ่มต้น แต่คุณ จากนั้นคุณจะสามารถทำได้ทุกเมื่อก่อนที่จะต้องใช้โมเดลนี้

สร้างตัวตรวจจับวัตถุจากโมเดล

หลังจากกำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้าง TensorFlow Lite Interpreter จากหนึ่งในนั้น

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่รวมภายในเครื่อง ให้สร้างล่ามจาก ไฟล์โมเดล:

Swift

guard let modelPath = Bundle.main.path(
    forResource: "model",
    ofType: "tflite"
) else {
  print("Failed to load the model file.")
  return true
}
let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath)
try interpreter.allocateTensors()

Objective-C

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

NSError *error;
TFLInterpreter *interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:modelPath
                                                                  error:&error];
if (error != NULL) { return; }

[interpreter allocateTensorsWithError:&error];
if (error != NULL) { return; }

หากคุณมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่ามีการ ซึ่งดาวน์โหลดมาก่อนที่จะเรียกใช้ คุณตรวจสอบสถานะการดาวน์โหลดโมเดลได้ โดยใช้เมธอด isModelDownloaded(remoteModel:) ของผู้จัดการโมเดล

แต่คุณต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนเรียกใช้ล่ามเท่านั้นหากคุณ มีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมอยู่ภายใน เหมาะสมที่จะดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อเริ่มต้น Interpreter: สร้าง ล่ามจากโมเดลระยะไกล หากดาวน์โหลดแล้ว และจากโมเดลในเครื่อง หรือไม่เช่นนั้น

Swift

var modelPath: String?
if ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel) {
    ModelManager.modelManager().getLatestModelFilePath(remoteModel) { path, error in
        guard error == nil else { return }
        guard let path = path else { return }
        modelPath = path
    }
} else {
    modelPath = Bundle.main.path(
        forResource: "model",
        ofType: "tflite"
    )
}

guard modelPath != nil else { return }
let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath)
try interpreter.allocateTensors()

Objective-C

__block NSString *modelPath;
if ([[FIRModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
    [[FIRModelManager modelManager] getLatestModelFilePath:remoteModel
                                                completion:^(NSString * _Nullable filePath,
                                                             NSError * _Nullable error) {
        if (error != NULL) { return; }
        if (filePath == NULL) { return; }
        modelPath = filePath;
    }];
} else {
    modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                ofType:@"tflite"];
}

NSError *error;
TFLInterpreter *interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:modelPath
                                                                  error:&error];
if (error != NULL) { return; }

[interpreter allocateTensorsWithError:&error];
if (error != NULL) { return; }

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้โมเดลที่เกี่ยวข้องกับ ตัวอย่างเช่น เป็นสีเทาหรือซ่อนบางส่วนของ UI จนถึง คุณยืนยันว่าดาวน์โหลดโมเดลแล้ว

คุณดูสถานะการดาวน์โหลดโมเดลได้โดยการแนบผู้สังเกตการณ์กับค่าเริ่มต้น ศูนย์การแจ้งเตือน โปรดใช้การอ้างอิงที่ไม่รัดกุมไปยัง self ในผู้สังเกตการณ์ บล็อก เนื่องจากการดาวน์โหลดอาจใช้เวลาสักครู่ และออบเจ็กต์เริ่มต้นอาจ เมื่อการดาวน์โหลดเสร็จสิ้น เช่น

Swift

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidSucceed,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel,
        model.name == "your_remote_model"
        else { return }
    // The model was downloaded and is available on the device
}

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidFail,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel
        else { return }
    let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue]
    // ...
}

Objective-C

__weak typeof(self) weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:FIRModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              FIRRemoteModel *model = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
              if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) {
                // The model was downloaded and is available on the device
              }
            }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:FIRModelDownloadDidFailNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              NSError *error = note.userInfo[FIRModelDownloadUserInfoKeyError];
            }];

2. เตรียมรูปภาพอินพุต

ต่อไปคุณต้องเตรียมรูปภาพสำหรับล่ามของ TensorFlow Lite

  1. ครอบตัดและปรับขนาดภาพตามขนาดอินพุตของโมเดล ตามที่ระบุใน ไฟล์ tflite_metadata.json (โดยค่าเริ่มต้น 320x320 พิกเซล) คุณทำได้ ด้วยรูปภาพหลักหรือไลบรารีของบุคคลที่สาม

  2. คัดลอกข้อมูลรูปภาพไปยังออบเจ็กต์ Data (NSData) โดยทำดังนี้

    Swift

    guard let image: CGImage = // Your input image
guard let context = CGContext(
  data: nil,
  width: image.width, height: image.height,
  bitsPerComponent: 8, bytesPerRow: image.width * 4,
  space: CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
  bitmapInfo: CGImageAlphaInfo.noneSkipFirst.rawValue
) else {
  return nil
}

context.draw(image, in: CGRect(x: 0, y: 0, width: image.width, height: image.height))
guard let imageData = context.data else { return nil }

var inputData = Data()
for row in 0 ..< 320 {    // Model takes 320x320 pixel images as input
  for col in 0 ..< 320 {
    let offset = 4 * (col * context.width + row)
    // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
    var red = imageData.load(fromByteOffset: offset+1, as: UInt8.self)
    var green = imageData.load(fromByteOffset: offset+2, as: UInt8.self)
    var blue = imageData.load(fromByteOffset: offset+3, as: UInt8.self)

    inputData.append(&red, count: 1)
    inputData.append(&green, count: 1)
    inputData.append(&blue, count: 1)
  }
}

    Objective-C

    CGImageRef image = // Your input image
long imageWidth = CGImageGetWidth(image);
long imageHeight = CGImageGetHeight(image);
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(nil,
                                             imageWidth, imageHeight,
                                             8,
                                             imageWidth * 4,
                                             CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
                                             kCGImageAlphaNoneSkipFirst);
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, imageWidth, imageHeight), image);
UInt8 *imageData = CGBitmapContextGetData(context);

NSMutableData *inputData = [[NSMutableData alloc] initWithCapacity:0];

for (int row = 0; row < 300; row++) {
  for (int col = 0; col < 300; col++) {
    long offset = 4 * (row * imageWidth + col);
    // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
    UInt8 red = imageData[offset+1];
    UInt8 green = imageData[offset+2];
    UInt8 blue = imageData[offset+3];

    [inputData appendBytes:&red length:1];
    [inputData appendBytes:&green length:1];
    [inputData appendBytes:&blue length:1];
  }
}

3. เรียกใช้ตัวตรวจจับวัตถุ

ต่อไปให้ส่งต่ออินพุตที่เตรียมไว้ไปยังล่าม ดังนี้

Swift

try interpreter.copy(inputData, toInputAt: 0)
try interpreter.invoke()

Objective-C

TFLTensor *input = [interpreter inputTensorAtIndex:0 error:&error];
if (error != nil) { return; }

[input copyData:inputData error:&error];
if (error != nil) { return; }

[interpreter invokeWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

4. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ตรวจพบ

หากการตรวจจับออบเจ็กต์สำเร็จ โมเดลจะสร้างเอาต์พุตเป็นอาร์เรย์ 3 อาร์เรย์เป็น 40 แต่ละองค์ประกอบ (หรืออะไรก็ตามที่ระบุไว้ในไฟล์ tflite_metadata.json) แต่ละองค์ประกอบจะสอดคล้องกับออบเจ็กต์ที่เป็นไปได้ 1 รายการ อาร์เรย์แรก คืออาร์เรย์ของกรอบล้อมรอบ 2. อาร์เรย์ของป้ายกำกับ และส่วนที่ 3 อาร์เรย์ของค่าความเชื่อมั่น วิธีรับเอาต์พุตของโมเดล

Swift

var output = try interpreter.output(at: 0)
let boundingBoxes =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 4 * 40)
output.data.copyBytes(to: boundingBoxes)

output = try interpreter.output(at: 1)
let labels =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 40)
output.data.copyBytes(to: labels)

output = try interpreter.output(at: 2)
let probabilities =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 40)
output.data.copyBytes(to: probabilities)

Objective-C

TFLTensor *output = [interpreter outputTensorAtIndex:0 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *boundingBoxes = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

output = [interpreter outputTensorAtIndex:1 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *labels = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

output = [interpreter outputTensorAtIndex:2 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *probabilities = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

จากนั้นคุณจะรวมเอาต์พุตป้ายกำกับเข้ากับพจนานุกรมป้ายกำกับได้โดยทำดังนี้

Swift

guard let labelPath = Bundle.main.path(
    forResource: "dict",
    ofType: "txt"
) else { return true }
let fileContents = try? String(contentsOfFile: labelPath)
guard let labelText = fileContents?.components(separatedBy: "\n") else { return true }

for i in 0 ..< 40 {
    let top = boundingBoxes[0 * i]
    let left = boundingBoxes[1 * i]
    let bottom = boundingBoxes[2 * i]
    let right = boundingBoxes[3 * i]

    let labelIdx = Int(labels[i])
    let label = labelText[labelIdx]
    let confidence = probabilities[i]

    if confidence > 0.66 {
        print("Object found: \(label) (confidence: \(confidence))")
        print("  Top-left: (\(left),\(top))")
        print("  Bottom-right: (\(right),\(bottom))")
    }
}

Objective-C

NSString *labelPath = [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"dict"
                                                    ofType:@"txt"];
NSString *fileContents = [NSString stringWithContentsOfFile:labelPath
                                                   encoding:NSUTF8StringEncoding
                                                      error:&error];
if (error != nil || fileContents == NULL) { return; }
NSArray<NSString*> *labelText = [fileContents componentsSeparatedByString:@"\n"];

for (int i = 0; i < 40; i++) {
    Float32 top, right, bottom, left;
    Float32 labelIdx;
    Float32 confidence;

    [boundingBoxes getBytes:&top range:NSMakeRange(16 * i + 0, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&left range:NSMakeRange(16 * i + 4, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&bottom range:NSMakeRange(16 * i + 8, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&right range:NSMakeRange(16 * i + 12, 4)];

    [labels getBytes:&labelIdx range:NSMakeRange(4 * i, 4)];
    [probabilities getBytes:&confidence range:NSMakeRange(4 * i, 4)];

    if (confidence > 0.5f) {
        NSString *label = labelText[(int)labelIdx];
        NSLog(@"Object detected: %@", label);
        NSLog(@"  Confidence: %f", confidence);
        NSLog(@"  Top-left: (%f,%f)", left, top);
        NSLog(@"  Bottom-right: (%f,%f)", right, bottom);
    }
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามดังนี้ เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

  • กดคันเร่งไปยังตัวตรวจจับ หากเฟรมวิดีโอใหม่กลายเป็น วางเฟรมได้ในขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงาน
  • หากคุณกำลังใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจสอบเพื่อวางซ้อนกราฟิก รูปภาพอินพุต รับผลลัพธ์ก่อน จากนั้นเรนเดอร์ ซ้อนทับในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะช่วยให้แสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดู previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในตัวอย่างแอป Showcase