Etykietuj obrazy za pomocą modelu przeszkolonego w AutoML na platformach Apple

Po wytrenowaniu własnego modelu za pomocą AutoML Vision Edge możesz użyć go w swojej aplikacji do etykietowania obrazów.

Istnieją dwa sposoby integracji modeli wytrenowanych z AutoML Vision Edge. Model można połączyć w pakiet, kopiując pliki modelu do projektu Xcode lub dynamicznie pobrać go z Firebase.

Opcje łączenia modeli
Dołączone do Twojej aplikacji
  • Model jest częścią pakietu
  • Model jest dostępny od zaraz, nawet gdy urządzenie Apple jest w trybie offline
  • Nie potrzebujesz projektu Firebase
Hostowane w Firebase
  • Hostuj model, przesyłając go do systemów uczących się Firebase
  • Zmniejsza rozmiar pakietu aplikacji
  • Model pobierany na żądanie
  • Wysyłaj aktualizacje modeli bez ponownego publikowania aplikacji
  • Łatwe testowanie A/B dzięki zdalnej konfiguracji Firebase
  • Wymaga projektu Firebase

Zanim zaczniesz

  1. Dołącz biblioteki ML Kit do swojego pliku Podfile:

    Aby połączyć model z aplikacją:

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'

    Aby dynamicznie pobierać model z Firebase, dodaj zależność LinkFirebase :

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

  2. Po zainstalowaniu lub zaktualizowaniu podów projektu otwórz projekt Xcode przy użyciu jego .xcworkspace . ML Kit jest obsługiwany w Xcode w wersji 12.2 lub nowszej.

  3. Jeśli chcesz pobrać model , upewnij się, że dodałeś Firebase do swojego projektu na Androida , jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś. Nie jest to wymagane w przypadku łączenia modelu w pakiet.

1. Załaduj model

Skonfiguruj lokalne źródło modelu

Aby połączyć model z aplikacją:

  1. Wyodrębnij model i jego metadane z archiwum zip pobranego z konsoli Firebase do folderu:

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

    Wszystkie trzy pliki muszą znajdować się w tym samym folderze. Zalecamy używanie pobranych plików bez modyfikacji (łącznie z nazwami plików).

  2. Skopiuj folder do projektu Xcode, uważając, aby wybrać opcję Utwórz odwołania do folderu , gdy to zrobisz. Plik modelu i metadane zostaną zawarte w pakiecie aplikacji i będą dostępne dla ML Kit.

  3. Utwórz obiekt LocalModel , określając ścieżkę do pliku manifestu modelu:

    Szybki

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

    Cel C

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

Skonfiguruj źródło modelu hostowane w Firebase

Aby użyć modelu hostowanego zdalnie, utwórz obiekt CustomRemoteModel , określając nazwę, którą przypisałeś modelowi podczas jego publikowania:

Szybki

// 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)

Cel 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];

Następnie uruchom zadanie pobierania modelu, określając warunki, na jakich chcesz zezwolić na pobieranie. Jeśli modelu nie ma na urządzeniu lub jeśli jest dostępna nowsza wersja modelu, zadanie asynchronicznie pobierze model z Firebase:

Szybki

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

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

Cel C

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

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

Wiele aplikacji rozpoczyna zadanie pobierania w swoim kodzie inicjującym, ale możesz to zrobić w dowolnym momencie, zanim będziesz musiał użyć modelu.

Stwórz etykietę obrazu ze swojego modelu

Po skonfigurowaniu źródeł modelu utwórz obiekt ImageLabeler z jednego z nich.

Jeśli masz tylko model powiązany lokalnie, po prostu utwórz etykietę z obiektu LocalModel i skonfiguruj wymagany próg wyniku ufności (zobacz Ocena modelu ):

Szybki

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)

Cel 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];

Jeśli masz model hostowany zdalnie, będziesz musiał sprawdzić, czy został pobrany, zanim go uruchomisz. Możesz sprawdzić status zadania pobierania modelu za pomocą metody isModelDownloaded(remoteModel:) menedżera modeli.

Chociaż musisz to tylko potwierdzić przed uruchomieniem programu do etykietowania, jeśli masz zarówno model hostowany zdalnie, jak i model wiązany lokalnie, może być sensowne wykonanie tego sprawdzenia podczas tworzenia instancji ImageLabeler : utwórz etykietę z modelu zdalnego, jeśli jest zostały pobrane, a z modelu lokalnego w inny sposób.

Szybki

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)

Cel 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];

Jeśli masz tylko model hostowany zdalnie, wyłącz funkcje związane z modelem — na przykład wyszarzanie lub ukrycie części interfejsu użytkownika — do momentu potwierdzenia, że ​​model został pobrany.

Stan pobierania modelu można uzyskać, dołączając obserwatorów do domyślnego centrum powiadomień. Upewnij się, że używasz słabego odniesienia do self w bloku obserwatora, ponieważ pobieranie może zająć trochę czasu, a pierwotny obiekt może zostać uwolniony przed zakończeniem pobierania. Na przykład:

Szybki

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]
    // ...
}

Cel 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. Przygotuj obraz wejściowy

Utwórz obiekt VisionImage przy użyciu UIImage lub CMSampleBufferRef .

Jeśli używasz UIImage , wykonaj następujące kroki:

  • Utwórz obiekt VisionImage z UIImage . Upewnij się, że podałeś poprawny .orientation .

    Szybki

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

    Cel C

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

Jeśli używasz CMSampleBufferRef , wykonaj następujące kroki:

  • Określ orientację danych obrazu zawartych w buforze CMSampleBufferRef .

    Aby uzyskać orientację obrazu:

    Szybki

    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
  }
}

    Cel 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;
  }
}
  • Utwórz obiekt VisionImage przy użyciu obiektu i orientacji CMSampleBufferRef :

    Szybki

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

    Cel C

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

3. Uruchom etykietę obrazu

Asynchronicznie:

Szybki

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

Cel C

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

Synchronicznie:

Szybki

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

Cel C

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

4. Uzyskaj informacje o oznaczonych obiektach

Jeśli operacja oznaczania obrazu zakończy się pomyślnie, zwraca tablicę ImageLabel . Każda ImageLabel reprezentuje coś, co zostało oznaczone na obrazie. Możesz uzyskać opis tekstowy każdej etykiety (jeśli jest dostępny w metadanych pliku modelu TensorFlow Lite), ocenę ufności i indeks. Na przykład:

Szybki

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

Cel C

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

Wskazówki dotyczące poprawy wydajności w czasie rzeczywistym

Jeśli chcesz oznaczyć obrazy w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, postępuj zgodnie z poniższymi wskazówkami, aby uzyskać najlepszą liczbę klatek na sekundę:

  • Przepustnicy wzywają detektor. Jeśli nowa ramka wideo stanie się dostępna podczas działania detektora, upuść ramkę.
  • Jeśli używasz wyjścia detektora do nakładania grafiki na obraz wejściowy, najpierw uzyskaj wynik, a następnie wyrenderuj obraz i nakładkę w jednym kroku. W ten sposób renderujesz na powierzchnię wyświetlania tylko raz dla każdej klatki wejściowej. Zobacz na przykład klasy previewOverlayView i FIRDetectionOverlayView w przykładowej aplikacji prezentacji.