ตรวจจับวัตถุในรูปภาพด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจาก AutoML บนแพลตฟอร์มของ Apple

มีสองวิธีในการผสานรวมโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจาก AutoML Vision Edge คุณรวมโมเดลได้ด้วยการคัดลอกไฟล์ของโมเดลลงในโปรเจ็กต์ Xcode หรือดาวน์โหลดแบบไดนามิกจาก Firebase

ก่อนจะเริ่ม

1. หากคุณต้องการดาวน์โหลดแบบให้แน่ใจว่าคุณ เพิ่ม Firebase กับโครงการแอปเปิ้ลของคุณ ถ้าคุณยังไม่ได้ดำเนินการ ไม่จำเป็นเมื่อคุณรวมโมเดล

2. รวมไลบรารี TensorFlow และ Firebase ใน Podfile ของคุณ:

   สำหรับการรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณ:

   Swift

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   

   วัตถุประสงค์-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   

   สำหรับการดาวน์โหลดแบบไดนามิกรูปแบบจาก Firebase เพิ่ม Firebase/MLModelInterpreter พึ่งพา:

   Swift

   pod 'TensorFlowLiteSwift'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

   วัตถุประสงค์-C

   pod 'TensorFlowLiteObjC'
   pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
   

3. หลังจากที่คุณติดตั้งหรือปรับปรุงฝักโครงการของคุณเปิดโครงการ Xcode ของคุณโดยใช้ของ .xcworkspace

1. โหลดโมเดล

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลในพื้นที่

จะกำรุ่นที่มีแอปของคุณให้คัดลอกรูปแบบและป้ายชื่อไฟล์เพื่อโครงการ Xcode ของคุณดูแลเพื่อเลือกสร้างโฟลเดอร์อ้างอิงเมื่อคุณทำเช่นนั้น ไฟล์รุ่นและป้ายกำกับจะรวมอยู่ในชุดแอป

นอกจากนี้ยังมองไปที่ tflite_metadata.json ไฟล์ที่ถูกสร้างขึ้นควบคู่ไปกับรูปแบบ คุณต้องการสองค่า:

• ขนาดอินพุตของโมเดล นี่คือ 320x320 โดยค่าเริ่มต้น
• การตรวจจับสูงสุดของโมเดล นี่คือ 40 โดยค่าเริ่มต้น

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลที่โฮสต์โดย Firebase

หากต้องการใช้งานจากระยะไกลเป็นเจ้าภาพรุ่นสร้าง CustomRemoteModel วัตถุระบุชื่อที่คุณกำหนดรูปแบบเมื่อคุณตีพิมพ์:

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

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

จากนั้น เริ่มงานดาวน์โหลดแบบจำลอง โดยระบุเงื่อนไขที่คุณต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากโมเดลนั้นไม่มีอยู่ในอุปกรณ์ หรือมีเวอร์ชันที่ใหม่กว่าอยู่ งานจะดาวน์โหลดโมเดลแบบอะซิงโครนัสจาก 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];

แอพจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดในรหัสการเริ่มต้น แต่คุณสามารถทำได้ทุกเมื่อก่อนที่คุณจะต้องใช้โมเดล

สร้างตัวตรวจจับวัตถุจากแบบจำลองของคุณ

หลังจากที่คุณกำหนดแหล่งที่มาของรูปแบบของคุณสร้าง TensorFlow Lite Interpreter วัตถุจากหนึ่งของพวกเขา

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่รวมอยู่ในเครื่อง ให้สร้างล่ามจากไฟล์โมเดล:

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; }

หากคุณมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลดังกล่าวแล้วก่อนที่จะเรียกใช้ คุณสามารถตรวจสอบสถานะของงานรูปแบบการดาวน์โหลดที่ใช้จัดการรูปแบบของ isModelDownloaded(remoteModel:) วิธี

ถึงแม้ว่าคุณจะต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนที่จะใช้ล่ามถ้าคุณมีทั้งระยะไกลเป็นเจ้าภาพรูปแบบและรูปแบบในประเทศรวมก็อาจทำให้ความรู้สึกที่จะดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อ instantiating Interpreter : สร้างล่ามจากรูปแบบระยะไกลถ้ามัน ถูกดาวน์โหลดและจากรุ่นท้องถิ่นเป็นอย่างอื่น

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; }

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้งานฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น สีเทาหรือซ่อนส่วนหนึ่งของ UI ของคุณ จนกว่าคุณจะยืนยันว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้ว

คุณสามารถรับสถานะการดาวน์โหลดแบบจำลองได้โดยการแนบผู้สังเกตการณ์เข้ากับศูนย์การแจ้งเตือนเริ่มต้น ให้แน่ใจว่าจะใช้การอ้างอิงอ่อนแอ self ในการป้องกันผู้สังเกตการณ์ตั้งแต่การดาวน์โหลดที่สามารถใช้เวลาบางส่วนและวัตถุที่มีต้นกำเนิดที่สามารถเป็นอิสระจากเวลาดาวน์โหลดเสร็จสิ้น ตัวอย่างเช่น:

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. เตรียมภาพอินพุต

ถัดไป คุณต้องเตรียมรูปภาพสำหรับล่าม TensorFlow Lite

1. พืชและการปรับขนาดภาพที่ลงในรูปแบบของมิติการป้อนข้อมูลตามที่ระบุไว้ใน tflite_metadata.json ไฟล์ (320x320 พิกเซลโดยค่าเริ่มต้น) คุณสามารถทำได้ด้วย Core Image หรือไลบรารีของบุคคลที่สาม

2. คัดลอกข้อมูลภาพเป็น Data ( NSData วัตถุ):

   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)
     }
   }
   

   วัตถุประสงค์-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. เรียกใช้เครื่องตรวจจับวัตถุ

ถัดไป ส่งข้อมูลที่เตรียมไว้ไปยังล่าม:

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. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ตรวจพบ

หากการตรวจสอบวัตถุที่ประสบความสำเร็จในรูปแบบการผลิตเป็นเอาท์พุสามอาร์เรย์ 40 องค์ประกอบ (หรืออะไรก็ตามที่ระบุไว้ใน tflite_metadata.json ไฟล์) แต่ละ แต่ละองค์ประกอบสอดคล้องกับวัตถุที่มีศักยภาพหนึ่งชิ้น อาร์เรย์แรกคืออาร์เรย์ของกล่องที่มีขอบเขต ที่สอง อาร์เรย์ของป้ายกำกับ และที่สาม อาร์เรย์ของค่าความเชื่อมั่น ในการรับผลลัพธ์ของโมเดล:

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; }

จากนั้น คุณสามารถรวมเอาท์พุตฉลากเข้ากับพจนานุกรมฉลากของคุณ:

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);
    }
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากคุณต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์เหล่านี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด:

• คันเร่งเรียกเครื่องตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ในขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงาน ให้วางเฟรม
• หากคุณกำลังใช้เอาต์พุตของตัวตรวจจับเพื่อซ้อนทับกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ขั้นแรกให้รับผลลัพธ์ จากนั้นแสดงรูปภาพและโอเวอร์เลย์ในขั้นตอนเดียว เมื่อทำเช่นนั้น คุณจะแสดงผลไปยังพื้นผิวการแสดงผลเพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละเฟรมอินพุต ดู previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView เรียนในแอปตัวอย่างการแสดงตัวอย่าง