זיהוי אובייקטים בתמונות באמצעות מודל שעבר אימון AutoML בפלטפורמות של Apple

אחרי שמאמנים מודל משלכם באמצעות AutoML Vision Edge, אפשר להשתמש בו באפליקציה כדי לזהות אובייקטים בתמונות.

יש שתי דרכים לשלב מודלים שהוכשרו באמצעות AutoML Vision Edge. אפשר לארוז את המודל על ידי העתקת הקבצים שלו לפרויקט Xcode, או להוריד אותו באופן דינמי מ-Firebase.

לפני שמתחילים

1. אם רוצים להוריד מודל, צריך לוודא שמוסיפים את Firebase לפרויקט ב-Apple, אם עדיין לא עשיתם זאת. לא צריך לעשות זאת כשמקבצים את המודל.

2. כוללים את ספריות TensorFlow ו-Firebase ב-Podfile:

   כדי לצרף מודל לאפליקציה:

   Swift

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   

   Objective-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   

   כדי להוריד מודל באופן דינמי מ-Firebase, מוסיפים את התלות Firebase/MLModelInterpreter:

   Swift

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

   Objective-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

3. אחרי שמתקינים או מעדכנים את ה-Pods של הפרויקט, פותחים את פרויקט Xcode באמצעות .xcworkspace שלו.

1. טעינת המודל

הגדרת מקור מודל מקומי

כדי לארוז את המודל עם האפליקציה, מעתיקים את קובץ המודל והתוויות לפרויקט Xcode, תוך הקפדה על בחירה באפשרות Create folder references. קובץ המודל והתוויות ייכללו בחבילת האפליקציה.

כדאי גם לעיין בקובץ tflite_metadata.json שנוצר לצד המודל. צריך שני ערכים:

• מאפייני הקלט של המודל. כברירת מחדל, הגודל הוא 320x320.
• מספר הזיהויים המקסימלי של המודל. הערך שמוגדר כברירת מחדל הוא 40.

הגדרת מקור מודל שמתארח ב-Firebase

כדי להשתמש במודל שמתארח מרחוק, יוצרים אובייקט CustomRemoteModel ומציינים את השם שהקציתם למודל כשפרסמתם אותו:

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

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

לאחר מכן, מפעילים את המשימה של הורדת המודל ומציינים את התנאים שבהם רוצים לאפשר הורדה. אם המודל לא נמצא במכשיר, או אם יש גרסה חדשה יותר של המודל, המשימה תוריד את המודל מ-Firebase באופן אסינכררוני:

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

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

באפליקציות רבות, משימה ההורדה מתחילה בקוד האיניציאליזציה, אבל אפשר לעשות זאת בכל שלב לפני שמשתמשים במודל.

יצירת גלאי אובייקטים מהמודל

אחרי שמגדירים את מקורות המודלים, יוצרים אובייקט Interpreter של TensorFlow Lite מאחד מהם.

אם יש לכם רק מודל בחבילה מקומית, פשוט יוצרים מתורגמן מקובץ המודל:

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()

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; }

אם יש לכם מודל שמתארח מרחוק, תצטרכו לוודא שהוא הורדה לפני שתפעילו אותו. אפשר לבדוק את סטטוס המשימה של הורדת המודל באמצעות השיטה isModelDownloaded(remoteModel:) של מנהל המודל.

צריך לאשר את זה רק לפני שמפעילים את המתורגם, אבל אם יש לכם גם מודל שמתארח מרחוק וגם מודל שמקובץ באופן מקומי, כדאי לבצע את הבדיקה הזו כשיוצרים את המופע של Interpreter: יוצרים מתרגם מהמודל המרוחק אם הוא הועלה, וממודל מקומי אחרת.

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()

__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; }

אם יש לכם רק מודל שמתארח מרחוק, עליכם להשבית את הפונקציונליות שקשורה למודל – לדוגמה, להפוך חלק מממשק המשתמש לאפור או להסתיר אותו – עד שתאשרו שהמודל הוריד.

כדי לקבל את סטטוס ההורדה של המודל, צריך לצרף משגיחים למרכז ההתראות שמוגדר כברירת מחדל. חשוב להשתמש בהפניה חלשה ל-self בבלוק הצופה, כי ההורדות עשויות להימשך זמן מה, והאובייקט המקור יכול להשתחרר עד שההורדה תסתיים. לדוגמה:

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]
    // ...
}

__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. הכנת קובץ הקלט

בשלב הבא צריך להכין את התמונות למפרש TensorFlow Lite.

1. חותכים את התמונה ומתאימים את קנה המידה שלה למאפייני הקלט של המודל, כפי שמצוין בקובץ tflite_metadata.json (320x320 פיקסלים כברירת מחדל). אפשר לעשות זאת באמצעות Core Image או באמצעות ספרייה של צד שלישי

2. מעתיקים את נתוני התמונה ל-Data (אובייקט NSData):

   Swift

   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)
     }
   }
   

   Objective-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. הפעלת הכלי לזיהוי אובייקטים

בשלב הבא, מעבירים את הקלט המוכשר למתורגם:

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

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. אחזור מידע על אובייקטים שזוהו

אם זיהוי האובייקטים מצליח, המודל יוצר כפלט שלושה מערכי נתונים של 40 רכיבים (או כל מספר שצוין בקובץ tflite_metadata.json). כל אלמנט מתאים לאובייקט פוטנציאלי אחד. המערך הראשון הוא מערך של תיבות מלבניות, המערך השני הוא מערך של תוויות והמערך השלישי הוא מערך של ערכי ביטחון. כדי לקבל את הפלט של המודל:

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)

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; }

לאחר מכן, אפשר לשלב את הפלט של התוויות עם מילון התוויות:

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))")
    }
}

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);
    }
}

טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת

אם אתם רוצים לתייג תמונות באפליקציה בזמן אמת, כדאי לפעול לפי ההנחיות הבאות כדי להשיג את שיעורי הפריימים הטובים ביותר:

• צמצום מספר הקריאות למזהה. אם מסגרת וידאו חדשה זמינה בזמן שהגלאי פועל, צריך להסיר את המסגרת.
• אם אתם משתמשים בפלט של הגלאי כדי להוסיף שכבת-על של גרפיקה לתמונה הקלט, תחילה צריך לקבל את התוצאה, ואז לבצע עיבוד תמונה ולהוסיף את שכבת-העל בשלב אחד. כך תוכלו לבצע עיבוד (render) למשטח התצוגה רק פעם אחת לכל מסגרת קלט. דוגמה לכך מופיעה במחלקות previewOverlayView ו-FIRDetectionOverlayView באפליקציית הדוגמה.