Обнаружение объектов на изображениях с помощью модели, обученной AutoML, на платформах Apple

После того, как вы дрессировать свою собственную модель с помощью AutoML видения Грани , вы можете использовать его в своем приложении для обнаружения объектов на изображениях.

Есть два способа интегрировать модели, обученные в AutoML Vision Edge. Вы можете связать модель, скопировав файлы модели в свой проект Xcode, или вы можете динамически загрузить ее из Firebase.

Варианты комплектации модели
В вашем приложении
  • Модель входит в комплект
  • Модель доступна сразу, даже если устройство Apple отключено.
  • Нет необходимости в проекте Firebase
Размещено на Firebase
  • Хост модель, загрузив его в Firebase Machine Learning
  • Уменьшает размер пакета приложений
  • Модель скачивается по запросу
  • Отправляйте обновления модели без повторной публикации вашего приложения
  • Easy A / B тестирование с Firebase Remote Config
  • Требуется проект Firebase

Прежде чем вы начнете

  1. Если вы хотите , чтобы загрузить модель, убедитесь , что вы добавить Firebase в свой проект компании Apple , если вы еще не сделали этого. При комплектации модели этого не требуется.

  2. Включите библиотеки TensorFlow и Firebase в свой Podfile:

    Чтобы связать модель с вашим приложением:

    Быстрый

    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    

    Цель-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    

    Для динамически загружать модели из Firebase, добавьте Firebase/MLModelInterpreter зависимость:

    Быстрый

    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    

    Цель-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    
  3. После установки или обновления Бобы вашего проекта, откройте свой проект Xcode , используя его .xcworkspace .

1. Загрузите модель.

Настроить источник локальной модели

Чтобы связать модель с вашим приложением, скопируйте модели и этикетки файл в проект Xcode, заботясь , чтобы выбрать Создать папку ссылки , когда вы делаете это. Файл модели и метки будут включены в комплект приложения.

Кроме того , обратите внимание на tflite_metadata.json файл , который был создан вместе с моделью. Вам нужны два значения:

  • Входные размеры модели. По умолчанию это 320x320 пикселей.
  • Максимальные обнаружения модели. По умолчанию это 40.

Настройте источник модели, размещенный в Firebase

Для того, чтобы использовать дистанционно размещаемую модель, создать CustomRemoteModel объект, указав имя присвоенного модель , когда вы опубликовали его:

Быстрый

let remoteModel = CustomRemoteModel(
    name: "your_remote_model"  // The name you assigned in the Google Cloud Console.
)

Цель-C

FIRCustomRemoteModel *remoteModel = [[FIRCustomRemoteModel alloc]
                                     initWithName:@"your_remote_model"];

Затем запустите задачу загрузки модели, указав условия, при которых вы хотите разрешить загрузку. Если модели нет на устройстве или доступна более новая версия модели, задача асинхронно загрузит модель из Firebase:

Быстрый

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
    remoteModel,
    conditions: ModelDownloadConditions(
        allowsCellularAccess: true,
        allowsBackgroundDownloading: true
    )
)

Цель-C

FIRModelDownloadConditions *conditions =
        [[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                             allowsBackgroundDownloading:YES];
NSProgress *progress = [[FIRModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel
                                                          conditions:conditions];

Многие приложения запускают задачу загрузки в своем коде инициализации, но вы можете сделать это в любой момент, прежде чем вам понадобится использовать модель.

Создайте детектор объектов из вашей модели

После настройки источников модели, создать TensorFlow Lite Interpreter объект из одного из них.

Если у вас есть только локально связанная модель, просто создайте интерпретатор из файла модели:

Быстрый

guard let modelPath = Bundle.main.path(
    forResource: "model",
    ofType: "tflite"
) else {
  print("Failed to load the model file.")
  return true
}
let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath)
try interpreter.allocateTensors()

Цель-C

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

NSError *error;
TFLInterpreter *interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:modelPath
                                                                  error:&error];
if (error != NULL) { return; }

[interpreter allocateTensorsWithError:&error];
if (error != NULL) { return; }

Если у вас есть удаленно размещенная модель, вам нужно будет убедиться, что она была загружена, прежде чем запускать ее. Вы можете проверить состояние задачи модели загрузки с использованием модели менеджера isModelDownloaded(remoteModel:) метода.

Хотя у вас есть только подтвердить это перед запуском интерпретатора, если у вас есть и удаленно размещаемые модели и локально комплектация модели, возможно , имеет смысл выполнять эту проверку при инстанцировании Interpreter : создать интерпретатор удаленной модели , если это был загружен, а в противном случае - из локальной модели.

Быстрый

var modelPath: String?
if ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel) {
    ModelManager.modelManager().getLatestModelFilePath(remoteModel) { path, error in
        guard error == nil else { return }
        guard let path = path else { return }
        modelPath = path
    }
} else {
    modelPath = Bundle.main.path(
        forResource: "model",
        ofType: "tflite"
    )
}

guard modelPath != nil else { return }
let interpreter = try Interpreter(modelPath: modelPath)
try interpreter.allocateTensors()

Цель-C

__block NSString *modelPath;
if ([[FIRModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
    [[FIRModelManager modelManager] getLatestModelFilePath:remoteModel
                                                completion:^(NSString * _Nullable filePath,
                                                             NSError * _Nullable error) {
        if (error != NULL) { return; }
        if (filePath == NULL) { return; }
        modelPath = filePath;
    }];
} else {
    modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                ofType:@"tflite"];
}

NSError *error;
TFLInterpreter *interpreter = [[TFLInterpreter alloc] initWithModelPath:modelPath
                                                                  error:&error];
if (error != NULL) { return; }

[interpreter allocateTensorsWithError:&error];
if (error != NULL) { return; }

Если у вас есть только модель, размещенная на удалении, вам следует отключить связанные с моделью функции - например, выделение серым цветом или скрытие части пользовательского интерфейса - до тех пор, пока вы не подтвердите, что модель была загружена.

Вы можете получить статус загрузки модели, подключив наблюдателей к Центру уведомлений по умолчанию. Обязательно используйте слабую ссылку на self в блоке наблюдателя, так как загрузка может занять некоторое время, и объект происходящего может быть освобожден от времени загрузку заканчиваются. Например:

Быстрый

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .firebaseMLModelDownloadDidSucceed,
    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: .firebaseMLModelDownloadDidFail,
    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]
    // ...
}

Цель-C

__weak typeof(self) weakSelf = self;

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

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

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

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

2. Подготовьте входное изображение.

Затем вам нужно подготовить изображения для интерпретатора TensorFlow Lite.

  1. Обрезка и масштабировать изображение до размеров входных модели, как указано в tflite_metadata.json файле (320x320 пикселей по умолчанию). Вы можете сделать это с помощью Core Image или сторонней библиотеки.

  2. Копирование данных изображения в Data ( NSData объект):

    Быстрый

    guard let image: CGImage = // Your input image
    guard let context = CGContext(
      data: nil,
      width: image.width, height: image.height,
      bitsPerComponent: 8, bytesPerRow: image.width * 4,
      space: CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
      bitmapInfo: CGImageAlphaInfo.noneSkipFirst.rawValue
    ) else {
      return nil
    }
    
    context.draw(image, in: CGRect(x: 0, y: 0, width: image.width, height: image.height))
    guard let imageData = context.data else { return nil }
    
    var inputData = Data()
    for row in 0 ..< 320 {    // Model takes 320x320 pixel images as input
      for col in 0 ..< 320 {
        let offset = 4 * (col * context.width + row)
        // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
        var red = imageData.load(fromByteOffset: offset+1, as: UInt8.self)
        var green = imageData.load(fromByteOffset: offset+2, as: UInt8.self)
        var blue = imageData.load(fromByteOffset: offset+3, as: UInt8.self)
    
        inputData.append(&red, count: 1)
        inputData.append(&green, count: 1)
        inputData.append(&blue, count: 1)
      }
    }
    

    Цель-C

    CGImageRef image = // Your input image
    long imageWidth = CGImageGetWidth(image);
    long imageHeight = CGImageGetHeight(image);
    CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(nil,
                                                 imageWidth, imageHeight,
                                                 8,
                                                 imageWidth * 4,
                                                 CGColorSpaceCreateDeviceRGB(),
                                                 kCGImageAlphaNoneSkipFirst);
    CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, imageWidth, imageHeight), image);
    UInt8 *imageData = CGBitmapContextGetData(context);
    
    NSMutableData *inputData = [[NSMutableData alloc] initWithCapacity:0];
    
    for (int row = 0; row < 300; row++) {
      for (int col = 0; col < 300; col++) {
        long offset = 4 * (row * imageWidth + col);
        // (Ignore offset 0, the unused alpha channel)
        UInt8 red = imageData[offset+1];
        UInt8 green = imageData[offset+2];
        UInt8 blue = imageData[offset+3];
    
        [inputData appendBytes:&red length:1];
        [inputData appendBytes:&green length:1];
        [inputData appendBytes:&blue length:1];
      }
    }
    

3. Запустите детектор объектов.

Затем передайте подготовленный ввод интерпретатору:

Быстрый

try interpreter.copy(inputData, toInputAt: 0)
try interpreter.invoke()

Цель-C

TFLTensor *input = [interpreter inputTensorAtIndex:0 error:&error];
if (error != nil) { return; }

[input copyData:inputData error:&error];
if (error != nil) { return; }

[interpreter invokeWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

4. Получите информацию об обнаруженных объектах.

Если обнаружение объектов завершается успешно, модель выдает в качестве выходного сигнала три массива из 40 элементов (или любой другой был указан в tflite_metadata.json файле) каждый. Каждый элемент соответствует одному потенциальному объекту. Первый массив - это массив ограничивающих рамок; второй - массив меток; и в-третьих, массив значений достоверности. Чтобы получить результаты модели:

Быстрый

var output = try interpreter.output(at: 0)
let boundingBoxes =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 4 * 40)
output.data.copyBytes(to: boundingBoxes)

output = try interpreter.output(at: 1)
let labels =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 40)
output.data.copyBytes(to: labels)

output = try interpreter.output(at: 2)
let probabilities =
    UnsafeMutableBufferPointer<Float32>.allocate(capacity: 40)
output.data.copyBytes(to: probabilities)

Цель-C

TFLTensor *output = [interpreter outputTensorAtIndex:0 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *boundingBoxes = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

output = [interpreter outputTensorAtIndex:1 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *labels = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

output = [interpreter outputTensorAtIndex:2 error:&error];
if (error != nil) { return; }
NSData *probabilities = [output dataWithError:&error];
if (error != nil) { return; }

Затем вы можете объединить выходные данные меток со своим словарем меток:

Быстрый

guard let labelPath = Bundle.main.path(
    forResource: "dict",
    ofType: "txt"
) else { return true }
let fileContents = try? String(contentsOfFile: labelPath)
guard let labelText = fileContents?.components(separatedBy: "\n") else { return true }

for i in 0 ..< 40 {
    let top = boundingBoxes[0 * i]
    let left = boundingBoxes[1 * i]
    let bottom = boundingBoxes[2 * i]
    let right = boundingBoxes[3 * i]

    let labelIdx = Int(labels[i])
    let label = labelText[labelIdx]
    let confidence = probabilities[i]

    if confidence > 0.66 {
        print("Object found: \(label) (confidence: \(confidence))")
        print("  Top-left: (\(left),\(top))")
        print("  Bottom-right: (\(right),\(bottom))")
    }
}

Цель-C

NSString *labelPath = [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"dict"
                                                    ofType:@"txt"];
NSString *fileContents = [NSString stringWithContentsOfFile:labelPath
                                                   encoding:NSUTF8StringEncoding
                                                      error:&error];
if (error != nil || fileContents == NULL) { return; }
NSArray<NSString*> *labelText = [fileContents componentsSeparatedByString:@"\n"];

for (int i = 0; i < 40; i++) {
    Float32 top, right, bottom, left;
    Float32 labelIdx;
    Float32 confidence;

    [boundingBoxes getBytes:&top range:NSMakeRange(16 * i + 0, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&left range:NSMakeRange(16 * i + 4, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&bottom range:NSMakeRange(16 * i + 8, 4)];
    [boundingBoxes getBytes:&right range:NSMakeRange(16 * i + 12, 4)];

    [labels getBytes:&labelIdx range:NSMakeRange(4 * i, 4)];
    [probabilities getBytes:&confidence range:NSMakeRange(4 * i, 4)];

    if (confidence > 0.5f) {
        NSString *label = labelText[(int)labelIdx];
        NSLog(@"Object detected: %@", label);
        NSLog(@"  Confidence: %f", confidence);
        NSLog(@"  Top-left: (%f,%f)", left, top);
        NSLog(@"  Bottom-right: (%f,%f)", right, bottom);
    }
}

Советы по повышению производительности в реальном времени

Если вы хотите маркировать изображения в приложении реального времени, следуйте этим рекомендациям для достижения наилучшей частоты кадров:

  • Дроссельные вызовы детектора. Если новый видеокадр становится доступным во время работы детектора, опустите кадр.
  • Если вы используете выход детектора для наложения графики на входное изображение, сначала получите результат, а затем визуализируйте изображение и наложение за один шаг. Таким образом вы визуализируете поверхность отображения только один раз для каждого входного кадра. См previewOverlayView и FIRDetectionOverlayView классов в примере приложении витрины для примера.