זיהוי אובייקטים בתמונות עם דגם מאומן AutoML בפלטפורמות של Apple

לאחר שתאמן את הדגם שלך באמצעות AutoML Vision Edge , תוכל להשתמש בו באפליקציה שלך כדי לזהות אובייקטים בתמונות.

ישנן שתי דרכים לשלב דגמים שהוכשרו מ-AutoML Vision Edge. אתה יכול לאגד את המודל על ידי העתקת קבצי המודל לפרויקט Xcode שלך, או שאתה יכול להוריד אותו באופן דינמי מ-Firebase.

לפני שאתה מתחיל

1. אם אתה רוצה להוריד דגם , וודא שאתה מוסיף את Firebase לפרויקט Apple שלך , אם עדיין לא עשית זאת. זה לא נדרש כאשר אתה מצרף את הדגם.

2. כלול את ספריות TensorFlow ו-Firebase ב-Podfile שלך:

   לאגד דגם עם האפליקציה שלך:

   מָהִיר

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   

   Objective-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   

   להורדה דינמית של מודל מ-Firebase, הוסף את התלות של Firebase/MLModelInterpreter :

   מָהִיר

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

   Objective-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

3. לאחר התקנת או עדכון Pods של הפרויקט שלך, פתח את פרויקט Xcode שלך ​​באמצעות .xcworkspace שלו.

1. טען את הדגם

הגדר מקור דגם מקומי

כדי לאגד את הדגם עם האפליקציה שלך, העתק את קובץ הדגם והתוויות לפרויקט Xcode שלך, הקפד לבחור באפשרות צור הפניות לתיקיות כאשר אתה עושה זאת. קובץ הדגם והתוויות ייכללו ב-App Bundle.

כמו כן, עיין בקובץ tflite_metadata.json שנוצר לצד המודל. אתה צריך שני ערכים:

• מידות הקלט של הדגם. זה 320x320 כברירת מחדל.
• הזיהוי המקסימלי של הדגם. זה 40 כברירת מחדל.

הגדר מקור מודל שמתארח ב-Firebase

כדי להשתמש במודל המתארח מרחוק, צור אובייקט CustomRemoteModel , תוך ציון השם שהקצית למודל כשפרסמת 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, התחל את משימת הורדת הדגם, תוך ציון התנאים שבהם ברצונך לאפשר הורדה. אם הדגם אינו במכשיר, או אם זמינה גרסה חדשה יותר של הדגם, המשימה תוריד את הדגם באופן אסינכרוני מ-Firebase:

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];

אפליקציות רבות מתחילות את משימת ההורדה בקוד האתחול שלהן, אך תוכל לעשות זאת בכל שלב לפני שתצטרך להשתמש במודל.

צור גלאי אובייקטים מהדגם שלך

לאחר שתגדיר את מקורות המודל שלך, צור אובייקט TensorFlow Lite Interpreter מאחד מהם.

אם יש לך רק מודל מקובץ מקומית, פשוט צור 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 לך דגם שמתארח מרחוק, תצטרך לבדוק שהוא הורד לפני שתפעיל אותו. אתה יכול לבדוק את המצב של משימת הורדת המודל באמצעות שיטת isModelDownloaded(remoteModel:) של מנהל המודלים.

למרות שאתה רק צריך לאשר זאת לפני הפעלת המתורגמן, אם יש לך גם מודל שמתארח מרחוק וגם מודל עם חבילה מקומית, ייתכן שיהיה הגיוני לבצע את הבדיקה הזו בעת הפעלת Interpreter : צור מתורגמן מהמודל המרוחק אם זה הורד, ומהדגם המקומי 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 לך רק דגם שמתארח מרחוק, עליך להשבית את הפונקציונליות הקשורה לדגם - לדוגמה, לאפור או להסתיר חלק מהממשק שלך - עד שתאשר שהדגם הורד.

אתה יכול לקבל את סטטוס הורדת הדגם על ידי צירוף צופים למרכז ההתראות המוגדר כברירת מחדל. הקפד להשתמש בהתייחסות חלשה self בבלוק הצופה, מכיוון שההורדות עשויות להימשך זמן מה, והאובייקט המקור יכול להשתחרר עד לסיום ההורדה. 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. הכן את תמונת הקלט

לאחר מכן, עליך להכין את התמונות שלך עבור המתורגמן TensorFlow Lite.

1. חתוך וקנה קנה מידה של התמונה למימדי הקלט של המודל, כפי שצוין בקובץ tflite_metadata.json (320x320 פיקסלים כברירת מחדל). אתה יכול לעשות זאת עם Core Image או ספריית צד שלישי

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

   מָהִיר

   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. הפעל את גלאי האובייקטים

לאחר מכן, העבר את הקלט המוכן למתורגמן:

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. קבל מידע על עצמים שזוהו

אם זיהוי האובייקטים מצליח, המודל מייצר כפלט שלושה מערכים של 40 אלמנטים (או מה שצוין בקובץ tflite_metadata.json ) כל אחד. כל אלמנט מתאים לאובייקט פוטנציאלי אחד. המערך הראשון הוא מערך של תיבות תוחמות; השני, מערך של תוויות; והשלישי, מערך של ערכי ביטחון. כדי לקבל את פלטי הדגם:

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, תוכל לשלב את פלטי התווית עם מילון התוויות שלך:

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 ברצונך לסמן תמונות ביישום בזמן אמת, פעל לפי ההנחיות הבאות כדי להשיג את קצבי המסגרות הטובים ביותר:

• מצערת קוראת לגלאי. אם מסגרת וידאו חדשה הופכת לזמינה בזמן שהגלאי פועל, שחרר את המסגרת.
• אם אתה משתמש בפלט של הגלאי כדי לשכב גרפיקה על תמונת הקלט, תחילה קבל את התוצאה, ולאחר מכן עבד את התמונה ואת שכבת העל בצעד אחד. על ידי כך, אתה מעבד למשטח התצוגה רק פעם אחת עבור כל מסגרת קלט. ראה את המחלקות previewOverlayView ו- FIRDetectionOverlayView באפליקציה לדוגמה לראווה לדוגמא.