Bilder auf Apple-Plattformen mit einem AutoML-trainierten Modell mit Labels versehen

Nachdem Sie Ihr eigenes Modell mit AutoML Vision Edge trainiert haben, können Sie es in Ihrer App verwenden, um Bilder zu labeln.

Es gibt zwei Möglichkeiten, mit AutoML Vision Edge trainierte Modelle zu integrieren. Sie können das Modell bündeln, indem Sie die Modelldateien in Ihr Xcode-Projekt kopieren, oder es dynamisch von Firebase herunterladen.

Optionen für die Modellkombination
In Ihrer App gebündelt
  • Das Modell ist Teil des Sets
  • Das Modell ist sofort verfügbar, auch wenn das Apple-Gerät offline ist.
  • Kein Firebase-Projekt erforderlich
Mit Firebase gehostet
  • Hosten Sie das Modell, indem Sie es in Firebase Machine Learning hochladen.
  • Verringert die Größe des App-Bundles
  • Das Modell wird auf Anfrage heruntergeladen.
  • Modellupdates per Push senden, ohne die App noch einmal zu veröffentlichen
  • Einfache A/B-Tests mit Firebase Remote Config
  • Erfordert ein Firebase-Projekt

Hinweis

  1. Fügen Sie die ML Kit-Bibliotheken in Ihre Podfile ein:

    So bündeln Sie ein Modell mit Ihrer App:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'

    Wenn Sie ein Modell dynamisch von Firebase herunterladen möchten, fügen Sie die LinkFirebase-Abhängigkeit hinzu:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase'

  2. Nachdem Sie die Pods Ihres Projekts installiert oder aktualisiert haben, öffnen Sie Ihr Xcode-Projekt mit der .xcworkspace. ML Kit wird in Xcode Version 12.2 und höher unterstützt.

  3. Wenn Sie ein Modell herunterladen möchten, müssen Sie Ihrem Android-Projekt Firebase hinzufügen, falls Sie das noch nicht getan haben. Das ist nicht erforderlich, wenn Sie das Modell bündeln.

1. Modell laden

Lokale Modellquelle konfigurieren

So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:

  1. Extrahieren Sie das Modell und seine Metadaten aus dem ZIP-Archiv, das Sie aus der Firebase-Konsole heruntergeladen haben, in einen Ordner:

    your_model_directory
  |____dict.txt
  |____manifest.json
  |____model.tflite

    Alle drei Dateien müssen sich im selben Ordner befinden. Wir empfehlen, die Dateien unverändert (einschließlich der Dateinamen) zu verwenden.

  2. Kopieren Sie den Ordner in Ihr Xcode-Projekt. Achten Sie dabei darauf, Create folder references (Ordnerverweise erstellen) auszuwählen. Die Modelldatei und die Metadaten werden in das App-Bundle aufgenommen und für ML Kit verfügbar gemacht.

  3. Erstellen Sie ein LocalModel-Objekt und geben Sie den Pfad zur Manifestdatei des Modells an:

    Swift

    guard let manifestPath = Bundle.main.path(
    forResource: "manifest",
    ofType: "json",
    inDirectory: "your_model_directory"
) else { return true }
let localModel = LocalModel(manifestPath: manifestPath)

    Objective-C

    NSString *manifestPath =
    [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"manifest"
                                  ofType:@"json"
                             inDirectory:@"your_model_directory"];
MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:manifestPath];

Firebase-gehostete Modellquelle konfigurieren

Wenn Sie das remote gehostete Modell verwenden möchten, erstellen Sie ein CustomRemoteModel-Objekt und geben Sie den Namen an, den Sie dem Modell bei der Veröffentlichung zugewiesen haben:

Swift

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
let remoteModelSource = FirebaseModelSource(name: "your_remote_model")
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: remoteModelSource)

Objective-C

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"your_remote_model"];
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];

Starten Sie dann die Aufgabe zum Herunterladen des Modells und geben Sie die Bedingungen an, unter denen der Download zulässig sein soll. Wenn das Modell nicht auf dem Gerät vorhanden ist oder eine neuere Version des Modells verfügbar ist, wird es von der Aufgabe asynchron von Firebase heruntergeladen:

Swift

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

Objective-C

MLKModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[MLKModelManager modelManager] downloadRemoteModel:remoteModel
                                             conditions:downloadConditions];

Viele Apps starten die Downloadaufgabe in ihrem Initialisierungscode, Sie können dies aber auch jederzeit tun, bevor Sie das Modell verwenden müssen.

Bildlabeler aus Ihrem Modell erstellen

Nachdem Sie Ihre Modellquellen konfiguriert haben, erstellen Sie ein ImageLabeler-Objekt aus einer der Quellen.

Wenn Sie nur ein lokal bereitgestelltes Modell haben, erstellen Sie einfach einen Labeler aus Ihrem LocalModel-Objekt und konfigurieren Sie den gewünschten Grenzwert für den Konfidenzwert (siehe Modell bewerten):

Swift

let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options)

Objective-C

CustomImageLabelerOptions *options =
    [[CustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Cloud console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Wenn Sie ein extern gehostetes Modell haben, müssen Sie prüfen, ob es heruntergeladen wurde, bevor Sie es ausführen. Sie können den Status der Modelldownloadaufgabe mit der isModelDownloaded(remoteModel:)-Methode des Modellmanagers prüfen.

Sie müssen dies zwar nur vor dem Ausführen des Labels bestätigen, wenn Sie jedoch sowohl ein remote gehostetes Modell als auch ein lokal gebündeltes Modell haben, kann es sinnvoll sein, diese Prüfung bei der Instanziierung von ImageLabeler durchzuführen: Erstellen Sie einen Labeler aus dem Remote-Modell, wenn es heruntergeladen wurde, andernfalls aus dem lokalen Modell.

Swift

var options: CustomImageLabelerOptions
if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) {
  options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
} else {
  options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
}
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

Objective-C

MLKCustomImageLabelerOptions *options;
if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];
} else {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
}
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Firebase console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Wenn Sie nur ein extern gehostetes Modell haben, sollten Sie modellverwandte Funktionen deaktivieren, z. B. einen Teil der Benutzeroberfläche grau ausblenden oder ausblenden, bis Sie bestätigen, dass das Modell heruntergeladen wurde.

Sie können den Downloadstatus des Modells abrufen, indem Sie Beobachter an das standardmäßige Benachrichtigungscenter anhängen. Verwenden Sie im Beobachterblock unbedingt einen schwachen Verweis auf self, da Downloads einige Zeit in Anspruch nehmen können und das ursprüngliche Objekt bis zum Ende des Downloads freigegeben werden kann. Beispiel:

Swift

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitMLModelDownloadDidSucceed,
    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: .mlkitMLModelDownloadDidFail,
    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:MLKModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

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

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

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

2. Eingabebild vorbereiten

Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mit einem UIImage oder einem CMSampleBufferRef.

Wenn Sie ein UIImage verwenden, gehen Sie so vor:

  • Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mit dem UIImage. Achten Sie darauf, die richtige .orientation anzugeben.

    Swift

    let image = VisionImage(image: uiImage)
visionImage.orientation = image.imageOrientation

    Objective-C

    MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Wenn Sie ein CMSampleBufferRef verwenden, gehen Sie so vor:

  • Gibt die Ausrichtung der Bilddaten im CMSampleBufferRef-Puffer an.

    So rufen Sie die Bildausrichtung auf:

    Swift

    func imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
  cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
) -> UIImage.Orientation {
  switch deviceOrientation {
  case .portrait:
    return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
  case .landscapeLeft:
    return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
  case .portraitUpsideDown:
    return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
  case .landscapeRight:
    return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
  case .faceDown, .faceUp, .unknown:
    return .up
  }
}

    Objective-C

    - (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                      : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                      : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                      : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                      : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}
  • Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mit dem CMSampleBufferRef-Objekt und der Ausrichtung:

    Swift

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.orientation = imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
  cameraPosition: cameraPosition)

    Objective-C

     MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
 image.orientation =
   [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                cameraPosition:cameraPosition];

3. Bildlabeler ausführen

Asynchron:

Swift

imageLabeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else {
        // Handle the error.
        return
    }
    // Show results.
}

Objective-C

[imageLabeler
    processImage:image
      completion:^(NSArray<MLKImageLabel *> *_Nullable labels,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (label.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

Synchron:

Swift

var labels: [ImageLabel]
do {
    labels = try imageLabeler.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

Objective-C

NSError *error;
NSArray<MLKImageLabel *> *labels =
    [imageLabeler resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

4. Informationen zu gekennzeichneten Objekten abrufen

Wenn der Vorgang zum Beschriften von Bildern erfolgreich war, wird ein Array von ImageLabel zurückgegeben. Jedes ImageLabel steht für etwas, das im Bild gekennzeichnet wurde. Sie können die Textbeschreibung jedes Labels (falls in den Metadaten der TensorFlow Lite-Modelldatei verfügbar), den Konfidenzwert und den Index abrufen. Beispiel:

Swift

for label in labels {
  let labelText = label.text
  let confidence = label.confidence
  let index = label.index
}

Objective-C

for (MLKImageLabel *label in labels) {
  NSString *labelText = label.text;
  float confidence = label.confidence;
  NSInteger index = label.index;
}

Tipps zur Verbesserung der Echtzeitleistung

Wenn Sie Bilder in einer Echtzeitanwendung taggen möchten, beachten Sie die folgenden Richtlinien, um die beste Framerate zu erzielen:

  • Aufrufe an den Detektor drosseln Wenn während der Laufzeit des Detektors ein neuer Videoframe verfügbar wird, legen Sie ihn ab.
  • Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken auf das Eingabebild zu legen, rufen Sie zuerst das Ergebnis ab und rendern Sie dann das Bild und das Overlay in einem einzigen Schritt. So wird für jeden Eingabeframe nur einmal auf die Displayoberfläche gerendert. Sehen Sie sich die Klassen previewOverlayView und FIRDetectionOverlayView in der Beispiel-App an.