Apple प्लेटफॉर्म पर ऑटोएमएल-प्रशिक्षित मॉडल के साथ छवियों को लेबल करें

AutoML Vision Edge का उपयोग करके अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, आप छवियों को लेबल करने के लिए अपने ऐप में इसका उपयोग कर सकते हैं।

AutoML Vision Edge से प्रशिक्षित मॉडल को एकीकृत करने के दो तरीके हैं। आप मॉडल की फाइलों को अपने एक्सकोड प्रोजेक्ट में कॉपी करके मॉडल को बंडल कर सकते हैं, या आप इसे फ़ायरबेस से गतिशील रूप से डाउनलोड कर सकते हैं।

मॉडल बंडलिंग विकल्प
आपके ऐप में बंडल किया गया
  • मॉडल बंडल का हिस्सा है
  • Apple डिवाइस के ऑफ़लाइन होने पर भी मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है
  • Firebase प्रोजेक्ट की कोई आवश्यकता नहीं
Firebase के साथ होस्ट किया गया
  • मॉडल को फायरबेस मशीन लर्निंग पर अपलोड करके होस्ट करें
  • ऐप बंडल का आकार कम करता है
  • मॉडल मांग पर डाउनलोड किया जाता है
  • अपने ऐप को फिर से प्रकाशित किए बिना मॉडल अपडेट पुश करें
  • फायरबेस रिमोट कॉन्फिग के साथ आसान ए/बी परीक्षण
  • Firebase प्रोजेक्ट की आवश्यकता है

शुरू करने से पहले

  1. अपने पॉडफाइल में एमएल किट लाइब्रेरी शामिल करें:

    अपने ऐप के साथ एक मॉडल को बंडल करने के लिए:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
    

    Firebase से किसी मॉडल को गतिशील रूप से डाउनलोड करने के लिए, LinkFirebase निर्भरता जोड़ें:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
    pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase'
    
  2. अपने प्रोजेक्ट के पॉड्स को इंस्टॉल या अपडेट करने के बाद, इसके .xcworkspace का उपयोग करके अपना Xcode प्रोजेक्ट खोलें। एमएल किट एक्सकोड संस्करण 12.2 या उच्चतर में समर्थित है।

  3. यदि आप एक मॉडल डाउनलोड करना चाहते हैं , तो सुनिश्चित करें कि आपने अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase को जोड़ा है , यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है। जब आप मॉडल को बंडल करते हैं तो इसकी आवश्यकता नहीं होती है।

1. मॉडल लोड करें

स्थानीय मॉडल स्रोत कॉन्फ़िगर करें

मॉडल को अपने ऐप के साथ बंडल करने के लिए:

  1. फ़ायरबेस कंसोल से आपके द्वारा डाउनलोड किए गए ज़िप संग्रह से मॉडल और उसके मेटाडेटा को एक फ़ोल्डर में निकालें:

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

    तीनों फाइलें एक ही फोल्डर में होनी चाहिए। हम अनुशंसा करते हैं कि आप फ़ाइलों को डाउनलोड करते समय बिना किसी संशोधन (फ़ाइल नामों सहित) का उपयोग करें।

  2. फ़ोल्डर को अपने एक्सकोड प्रोजेक्ट में कॉपी करें, जब आप ऐसा करते हैं तो फ़ोल्डर संदर्भ बनाएं का चयन करने का ख्याल रखें। मॉडल फ़ाइल और मेटाडेटा को ऐप बंडल में शामिल किया जाएगा और एमएल किट के लिए उपलब्ध होगा।

  3. मॉडल मेनिफ़ेस्ट फ़ाइल का पथ निर्दिष्ट करते हुए, LocalModel ऑब्जेक्ट बनाएँ:

    तीव्र

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

    उद्देश्य सी

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

एक फायरबेस-होस्टेड मॉडल स्रोत कॉन्फ़िगर करें

दूरस्थ रूप से होस्ट किए गए मॉडल का उपयोग करने के लिए, एक CustomRemoteModel ऑब्जेक्ट बनाएं, उस नाम को निर्दिष्ट करते हुए जिसे आपने मॉडल को प्रकाशित करते समय असाइन किया था:

तीव्र

// 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)

उद्देश्य सी

// 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];

फिर, उन शर्तों को निर्दिष्ट करते हुए मॉडल डाउनलोड कार्य प्रारंभ करें जिनके अंतर्गत आप डाउनलोड करने की अनुमति देना चाहते हैं। यदि मॉडल डिवाइस पर नहीं है, या यदि मॉडल का कोई नया संस्करण उपलब्ध है, तो कार्य एसिंक्रोनस रूप से मॉडल को Firebase से डाउनलोड करेगा:

तीव्र

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

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

उद्देश्य सी

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

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

कई ऐप अपने इनिशियलाइज़ेशन कोड में डाउनलोड कार्य शुरू करते हैं, लेकिन आप मॉडल का उपयोग करने से पहले किसी भी समय ऐसा कर सकते हैं।

अपने मॉडल से एक छवि लेबलर बनाएं

अपने मॉडल स्रोतों को कॉन्फ़िगर करने के बाद, उनमें से किसी एक से ImageLabeler ऑब्जेक्ट बनाएं।

यदि आपके पास केवल स्थानीय रूप से बंडल किया गया मॉडल है, तो बस अपने LocalModel ऑब्जेक्ट से एक लेबलर बनाएं और उस कॉन्फिडेंस स्कोर थ्रेशोल्ड को कॉन्फ़िगर करें जिसकी आपको आवश्यकता है (देखें अपने मॉडल का मूल्यांकन करें ):

तीव्र

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)

उद्देश्य सी

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];

यदि आपके पास एक दूरस्थ रूप से होस्ट किया गया मॉडल है, तो आपको यह जांचना होगा कि इसे चलाने से पहले इसे डाउनलोड किया गया है। आप मॉडल प्रबंधक की isModelDownloaded(remoteModel:) पद्धति का उपयोग करके मॉडल डाउनलोड कार्य की स्थिति की जांच कर सकते हैं।

यद्यपि आपको केवल लेबलर चलाने से पहले इसकी पुष्टि करनी होगी, यदि आपके पास दूरस्थ रूप से होस्ट किया गया मॉडल और स्थानीय रूप से बंडल मॉडल दोनों हैं, तो ImageLabeler को इंस्टेंट करते समय इस जांच को करने का कोई मतलब हो सकता है: दूरस्थ मॉडल से एक लेबलर बनाएं यदि यह है डाउनलोड किया गया है, और स्थानीय मॉडल से अन्यथा।

तीव्र

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)

उद्देश्य सी

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];

यदि आपके पास केवल दूरस्थ रूप से होस्ट किया गया मॉडल है, तो आपको मॉडल-संबंधित कार्यक्षमता को अक्षम करना चाहिए—उदाहरण के लिए, अपने UI के हिस्से को ग्रे-आउट करना या छिपाना—जब तक आप पुष्टि नहीं कर देते कि मॉडल डाउनलोड हो गया है।

आप पर्यवेक्षकों को डिफ़ॉल्ट अधिसूचना केंद्र से जोड़कर मॉडल डाउनलोड की स्थिति प्राप्त कर सकते हैं। पर्यवेक्षक ब्लॉक में self के लिए कमजोर संदर्भ का उपयोग करना सुनिश्चित करें, क्योंकि डाउनलोड में कुछ समय लग सकता है, और मूल वस्तु को डाउनलोड समाप्त होने तक मुक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए:

तीव्र

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]
    // ...
}

उद्देश्य सी

__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 छवि तैयार करें

UIImage या CMSampleBufferRef का उपयोग करके एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं।

यदि आप UIImage का उपयोग करते हैं, तो इन चरणों का पालन करें:

  • UIImage के साथ एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं। सही .orientation निर्दिष्ट करना सुनिश्चित करें।

    तीव्र

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

    उद्देश्य सी

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

यदि आप CMSampleBufferRef का उपयोग करते हैं, तो इन चरणों का पालन करें:

  • CMSampleBufferRef बफ़र में निहित छवि डेटा के अभिविन्यास को निर्दिष्ट करें।

    छवि अभिविन्यास प्राप्त करने के लिए:

    तीव्र

    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
      }
    }
          

    उद्देश्य सी

    - (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 उपयोग करके एक VisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

    तीव्र

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

    उद्देश्य सी

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

3. छवि लेबलर चलाएँ

अतुल्यकालिक रूप से:

तीव्र

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

उद्देश्य सी

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

तुल्यकालिक:

तीव्र

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

उद्देश्य सी

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

4. लेबल की गई वस्तुओं के बारे में जानकारी प्राप्त करें

यदि छवि लेबलिंग ऑपरेशन सफल होता है, तो यह ImageLabel की एक सरणी देता है। प्रत्येक ImageLabel उस चीज़ का प्रतिनिधित्व करता है जिसे छवि में लेबल किया गया था। आप प्रत्येक लेबल का टेक्स्ट विवरण (यदि TensorFlow Lite मॉडल फ़ाइल के मेटाडेटा में उपलब्ध हो), कॉन्फिडेंस स्कोर और इंडेक्स प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

तीव्र

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

उद्देश्य सी

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

रीयल-टाइम प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए टिप्स

यदि आप रीयल-टाइम एप्लिकेशन में छवियों को लेबल करना चाहते हैं, तो सर्वोत्तम फ़्रैमरेट प्राप्त करने के लिए इन दिशानिर्देशों का पालन करें:

  • डिटेक्टर को थ्रॉटल कॉल। यदि डिटेक्टर के चलने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें।
  • यदि आप इनपुट छवि पर ग्राफिक्स को ओवरले करने के लिए डिटेक्टर के आउटपुट का उपयोग कर रहे हैं, तो पहले परिणाम प्राप्त करें, फिर एक ही चरण में छवि और ओवरले प्रस्तुत करें। ऐसा करने से, आप प्रत्येक इनपुट फ्रेम के लिए केवल एक बार प्रदर्शन सतह पर प्रस्तुत करते हैं। उदाहरण के लिए शोकेस सैंपल ऐप में प्रीव्यूऑवरलेव्यू और एफआईआरडिटेक्शनऑवरलेव्यू क्लासेस देखें।