Etichetta le immagini con un modello addestrato da AutoML su piattaforme Apple

Dopo aver addestrato il tuo modello utilizzando AutoML Vision Edge , puoi usarlo nella tua app per etichettare le immagini.

Esistono due modi per integrare i modelli addestrati da AutoML Vision Edge. Puoi raggruppare il modello copiando i file del modello nel tuo progetto Xcode, oppure puoi scaricarlo dinamicamente da Firebase.

Opzioni di raggruppamento del modello
In bundle nella tua app
  • Il modello fa parte del pacchetto
  • Il modello è immediatamente disponibile, anche quando il dispositivo Apple è offline
  • Non c'è bisogno di un progetto Firebase
Ospitato con Firebase
  • Ospita il modello caricandolo su Firebase Machine Learning
  • Riduce le dimensioni dell'app bundle
  • Il modello viene scaricato su richiesta
  • Invia aggiornamenti del modello senza ripubblicare l'app
  • Test A/B facili con Firebase Remote Config
  • Richiede un progetto Firebase

Prima di iniziare

  1. Includi le librerie ML Kit nel tuo Podfile:

    Per raggruppare un modello con la tua app:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'

    Per scaricare dinamicamente un modello da Firebase, aggiungi la dipendenza LinkFirebase :

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

  2. Dopo aver installato o aggiornato i Pod del tuo progetto, apri il tuo progetto Xcode usando il suo .xcworkspace . ML Kit è supportato in Xcode versione 12.2 o successiva.

  3. Se vuoi scaricare un modello , assicurati di aggiungere Firebase al tuo progetto Android , se non l'hai già fatto. Questo non è richiesto quando si raggruppa il modello.

1. Caricare il modello

Configura un'origine modello locale

Per raggruppare il modello con la tua app:

  1. Estrai il modello e i suoi metadati dall'archivio zip che hai scaricato dalla console Firebase in una cartella:

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

    Tutti e tre i file devono trovarsi nella stessa cartella. Ti consigliamo di utilizzare i file così come li hai scaricati, senza modifiche (compresi i nomi dei file).

  2. Copia la cartella nel tuo progetto Xcode, avendo cura di selezionare Crea riferimenti cartella quando lo fai. Il file modello e i metadati saranno inclusi nell'app bundle e saranno disponibili per ML Kit.

  3. Crea oggetto LocalModel , specificando il percorso del file manifest del modello:

    Veloce

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

    Obiettivo-C

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

Configura un'origine modello ospitata da Firebase

Per utilizzare il modello ospitato in remoto, crea un oggetto CustomRemoteModel , specificando il nome che hai assegnato al modello quando lo hai pubblicato:

Veloce

// 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)

Obiettivo-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];

Quindi, avvia l'attività di download del modello, specificando le condizioni in base alle quali desideri consentire il download. Se il modello non è sul dispositivo o se è disponibile una versione più recente del modello, l'attività scaricherà il modello in modo asincrono da Firebase:

Veloce

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

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

Obiettivo-C

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

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

Molte app avviano l'attività di download nel codice di inizializzazione, ma puoi farlo in qualsiasi momento prima di dover utilizzare il modello.

Crea un'etichettatrice di immagini dal tuo modello

Dopo aver configurato le origini del modello, crea un oggetto ImageLabeler da una di esse.

Se disponi solo di un modello raggruppato localmente, crea un'etichettatrice dal tuo oggetto LocalModel e configura la soglia del punteggio di affidabilità che desideri richiedere (vedi Valuta il tuo modello ):

Veloce

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)

Obiettivo-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];

Se disponi di un modello ospitato in remoto, dovrai verificare che sia stato scaricato prima di eseguirlo. È possibile controllare lo stato dell'attività di download del modello utilizzando il metodo isModelDownloaded(remoteModel:) del gestore modelli.

Anche se devi solo confermarlo prima di eseguire l'etichettatrice, se hai sia un modello ospitato in remoto che un modello raggruppato in locale, potrebbe avere senso eseguire questo controllo quando si crea un'istanza di ImageLabeler : crea un'etichettatrice dal modello remoto se è stato scaricato, altrimenti dal modello locale.

Veloce

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)

Obiettivo-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];

Se disponi solo di un modello ospitato in remoto, devi disabilitare la funzionalità relativa al modello, ad esempio oscurare o nascondere parte dell'interfaccia utente, fino a quando non confermi che il modello è stato scaricato.

È possibile ottenere lo stato di download del modello allegando osservatori al Centro notifiche predefinito. Assicurati di utilizzare un riferimento debole a self nel blocco dell'osservatore, poiché i download possono richiedere del tempo e l'oggetto di origine può essere liberato al termine del download. Per esempio:

Veloce

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]
    // ...
}

Obiettivo-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. Preparare l'immagine di input

Crea un oggetto VisionImage usando un UIImage o un CMSampleBufferRef .

Se utilizzi un UIImage , segui questi passaggi:

  • Crea un oggetto VisionImage con UIImage . Assicurati di specificare l' .orientation corretto.

    Veloce

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

    Obiettivo-C

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

Se utilizzi un CMSampleBufferRef , segui questi passaggi:

  • Specificare l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti nel buffer CMSampleBufferRef .

    Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

    Veloce

    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
  }
}

    Obiettivo-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;
  }
}
  • Crea un oggetto VisionImage utilizzando l'oggetto CMSampleBufferRef e l'orientamento:

    Veloce

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

    Obiettivo-C

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

3. Eseguire l'etichettatrice di immagini

Asincrono:

Veloce

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

Obiettivo-C

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

in modo sincrono:

Veloce

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

Obiettivo-C

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

4. Ottieni informazioni sugli oggetti etichettati

Se l'operazione di etichettatura dell'immagine riesce, restituisce una matrice di ImageLabel . Ogni ImageLabel rappresenta qualcosa che è stato etichettato nell'immagine. È possibile ottenere la descrizione del testo di ciascuna etichetta (se disponibile nei metadati del file modello TensorFlow Lite), il punteggio di affidabilità e l'indice. Per esempio:

Veloce

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

Obiettivo-C

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

Suggerimenti per migliorare le prestazioni in tempo reale

Se desideri etichettare le immagini in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere i framerate migliori:

  • Accelera le chiamate al rilevatore. Se un nuovo fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in funzione, rilasciare il fotogramma.
  • Se si utilizza l'output del rilevatore per sovrapporre la grafica all'immagine di input, ottenere prima il risultato, quindi eseguire il rendering dell'immagine e sovrapporre in un unico passaggio. In questo modo, si esegue il rendering sulla superficie di visualizzazione solo una volta per ciascun frame di input. Per un esempio, vedere le classi previewOverlayView e FIRDetectionOverlayView nell'app di esempio della vetrina.