Apple प्लैटफ़ॉर्म पर, AutoML की मदद से ट्रेन किए गए मॉडल की इमेज को लेबल करें

AutoML Vision Edge का इस्तेमाल करके अपना मॉडल ट्रेन करने के बाद, इसका इस्तेमाल अपने ऐप्लिकेशन में इमेज को लेबल करने के लिए किया जा सकता है.

AutoML Vision Edge से ट्रेन किए गए मॉडल को इंटिग्रेट करने के दो तरीके हैं. मॉडल को बंडल किया जा सकता है. इसके लिए, मॉडल की फ़ाइलों को अपने Xcode प्रोजेक्ट में कॉपी करें. इसके अलावा, मॉडल को Firebase से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड भी किया जा सकता है.

मॉडल बंडल करने के विकल्प
आपके ऐप्लिकेशन में बंडल किया गया है
  • मॉडल, बंडल का हिस्सा है
  • यह मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है. भले ही, Apple डिवाइस ऑफ़लाइन हो
  • Firebase प्रोजेक्ट की ज़रूरत नहीं है
Firebase की मदद से होस्ट किया गया
  • मॉडल को Firebase Machine Learning पर अपलोड करके होस्ट करें
  • इससे ऐप्लिकेशन बंडल का साइज़ कम हो जाता है
  • मॉडल को ज़रूरत के हिसाब से डाउनलोड किया जाता है
  • ऐप्लिकेशन को फिर से पब्लिश किए बिना, मॉडल के अपडेट पुश करना
  • Firebase Remote Config की मदद से आसानी से A/B टेस्टिंग करना
  • इसके लिए, Firebase प्रोजेक्ट की ज़रूरत होती है

शुरू करने से पहले

  1. अपने Podfile में ML Kit की लाइब्रेरी शामिल करें:

    अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल बंडल करने के लिए:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'

    Firebase से मॉडल को डाइनैमिक तरीके से डाउनलोड करने के लिए, LinkFirebase यह डिपेंडेंसी जोड़ें:

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

  2. अपने प्रोजेक्ट के पॉड इंस्टॉल या अपडेट करने के बाद, Xcode प्रोजेक्ट को .xcworkspace का इस्तेमाल करके खोलें. ML Kit, Xcode के 12.2 या इसके बाद के वर्शन के साथ काम करता है.

  3. अगर आपको कोई मॉडल डाउनलोड करना है, तो पक्का करें कि आपने अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ा हो. अगर आपने ऐसा पहले से नहीं किया है, तो ऐसा करें. मॉडल को बंडल करते समय इसकी ज़रूरत नहीं होती.

1. मॉडल लोड करना

लोकल मॉडल सोर्स कॉन्फ़िगर करना

मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के साथ बंडल करने के लिए:

  1. आपने Firebase कंसोल से जो ज़िप संग्रह डाउनलोड किया है उससे मॉडल और उसके मेटाडेटा को किसी फ़ोल्डर में निकालें:

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

    तीनों फ़ाइलें एक ही फ़ोल्डर में होनी चाहिए. हमारा सुझाव है कि आप फ़ाइलों का इस्तेमाल उसी तरह करें जिस तरह आपने उन्हें डाउनलोड किया था. उनमें कोई बदलाव न करें. फ़ाइल के नाम में भी बदलाव न करें.

  2. फ़ोल्डर को अपने Xcode प्रोजेक्ट में कॉपी करें. ऐसा करते समय, फ़ोल्डर के रेफ़रंस बनाएं को चुनना न भूलें. मॉडल फ़ाइल और मेटाडेटा, ऐप्लिकेशन बंडल में शामिल किया जाएगा और ML Kit के लिए उपलब्ध होगा.

  3. मॉडल की मेनिफ़ेस्ट फ़ाइल का पाथ तय करके, LocalModel ऑब्जेक्ट बनाएं:

    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 होस्ट किए गए मॉडल सोर्स को कॉन्फ़िगर करना

रिमोटली होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, एक CustomRemoteModel ऑब्जेक्ट बनाएं. इसमें वह नाम डालें जो आपने मॉडल को पब्लिश करते समय दिया था:

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];

इसके बाद, मॉडल डाउनलोड करने का टास्क शुरू करें. इसमें उन शर्तों के बारे में बताएं जिनके तहत आपको डाउनलोड करने की अनुमति देनी है. अगर मॉडल डिवाइस पर मौजूद नहीं है या मॉडल का नया वर्शन उपलब्ध है, तो टास्क, Firebase से मॉडल को एसिंक्रोनस तरीके से डाउनलोड करेगा:

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];

कई ऐप्लिकेशन, डाउनलोड करने का टास्क अपने इनिशियलाइज़ेशन कोड में शुरू करते हैं. हालांकि, मॉडल का इस्तेमाल करने से पहले किसी भी समय ऐसा किया जा सकता है.

अपने मॉडल से इमेज लेबलर बनाना

मॉडल सोर्स कॉन्फ़िगर करने के बाद, उनमें से किसी एक से ImageLabeler ऑब्जेक्ट बनाएं.

अगर आपके पास सिर्फ़ स्थानीय तौर पर बंडल किया गया मॉडल है, तो अपने LocalModel ऑब्जेक्ट से एक लेबलर बनाएं. इसके बाद, भरोसेमंद स्कोर का वह थ्रेशोल्ड कॉन्फ़िगर करें जो आपको चाहिए. इसके लिए, अपने मॉडल का आकलन करें लेख पढ़ें:

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];

अगर आपके पास रिमोटली होस्ट किया गया मॉडल है, तो आपको यह देखना होगा कि उसे चलाने से पहले डाउनलोड किया गया हो. मॉडल मैनेजर के isModelDownloaded(remoteModel:) तरीके का इस्तेमाल करके, मॉडल डाउनलोड करने के टास्क की स्थिति देखी जा सकती है.

हालांकि, लेबलर को चलाने से पहले ही इसकी पुष्टि करनी होती है. अगर आपके पास रिमोटली होस्ट किया गया मॉडल और स्थानीय तौर पर बंडल किया गया मॉडल, दोनों हैं, तो ImageLabeler को इंस्टैंटिएट करते समय इस जांच को पूरा करना सही हो सकता है: अगर रिमोट मॉडल डाउनलोड किया गया है, तो उससे लेबलर बनाएं. अगर ऐसा नहीं है, तो स्थानीय मॉडल से लेबलर बनाएं.

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];

अगर आपके पास सिर्फ़ रिमोटली होस्ट किया गया मॉडल है, तो आपको मॉडल से जुड़ी सुविधा बंद करनी चाहिए. उदाहरण के लिए, जब तक मॉडल डाउनलोड होने की पुष्टि नहीं हो जाती, तब तक अपने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के कुछ हिस्से को धूसर कर दें या छिपा दें.

डिफ़ॉल्ट सूचना केंद्र में ऑब्ज़र्वर अटैच करके, मॉडल डाउनलोड करने की स्थिति के बारे में जानकारी पाई जा सकती है. ऑब्ज़र्वर ब्लॉक में self का कमज़ोर रेफ़रंस इस्तेमाल करना न भूलें, क्योंकि डाउनलोड होने में कुछ समय लग सकता है. साथ ही, डाउनलोड पूरा होने तक ओरिजनल ऑब्जेक्ट को फ़्री किया जा सकता है. उदाहरण के लिए:

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. इनपुट इमेज तैयार करना

UIImage या CMSampleBufferRef का इस्तेमाल करके, VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं.

अगर UIImage का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह तरीका अपनाएं:

  • UIImage प्रॉपर्टी वाला एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं. पक्का करें कि आपने सही .orientation डाला हो.

    Swift

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

    Objective-C

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

अगर CMSampleBufferRef का इस्तेमाल किया जाता है, तो यह तरीका अपनाएं:

  • CMSampleBufferRef बफ़र में मौजूद इमेज डेटा का ओरिएंटेशन तय करें.

    इमेज का ओरिएंटेशन पाने के लिए:

    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;
  }
}
  • CMSampleBufferRef ऑब्जेक्ट और ओरिएंटेशन का इस्तेमाल करके, VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

    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. इमेज लेबलर को चलाना

एसिंक्रोनस तरीके से:

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.
     }];

सिंक्रोनस तरीके से:

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. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

अगर इमेज लेबल करने की प्रोसेस पूरी हो जाती है, तो यह ImageLabel का कलेक्शन दिखाता है. हर ImageLabel, इमेज में लेबल की गई किसी चीज़ को दिखाता है. आपको हर लेबल की टेक्स्ट जानकारी, कॉन्फ़िडेंस स्कोर, और इंडेक्स मिल सकता है. हालांकि, यह जानकारी तब ही मिलेगी, जब यह TensorFlow Lite मॉडल फ़ाइल के मेटाडेटा में उपलब्ध हो. उदाहरण के लिए:

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;
}

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में इमेज लेबल करनी हैं, तो सबसे अच्छे फ़्रेमरेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

  • डिटेक्टर को किए जाने वाले कॉल की संख्या कम करें. अगर डिटेक्टर के चालू होने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें.
  • अगर आपको इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल करना है, तो पहले नतीजे पाएं. इसके बाद, इमेज रेंडर करें और एक ही चरण में ओवरले करें. ऐसा करने से, हर इनपुट फ़्रेम के लिए डिसप्ले सर्फ़ेस पर सिर्फ़ एक बार रेंडर किया जाता है. उदाहरण के लिए, शोकेस सैंपल ऐप्लिकेशन में previewOverlayView और FIRDetectionOverlayView क्लास देखें.