ตรวจจับออบเจ็กต์ในรูปภาพด้วยโมเดลที่ฝึกด้วย AutoML บนแพลตฟอร์ม Apple

หลังจากฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge แล้ว คุณจะใช้โมเดลดังกล่าวในแอปเพื่อตรวจจับออบเจ็กต์ในรูปภาพได้

คุณผสานรวมโมเดลที่ฝึกจาก AutoML Vision Edge ได้ 2 วิธี คุณ รวมโมเดลได้โดยการคัดลอกไฟล์ของโมเดลลงในโปรเจ็กต์ Xcode หรือ ดาวน์โหลดแบบไดนามิกจาก Firebase ก็ได้

ตัวเลือกการรวมโมเดล
รวมไว้ในแอป
  • โมเดลเป็นส่วนหนึ่งของแพ็กเกจ
  • โมเดลพร้อมใช้งานทันทีแม้ว่าอุปกรณ์ Apple จะออฟไลน์อยู่ก็ตาม
  • ไม่ต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase
โฮสต์ด้วย Firebase

ก่อนเริ่มต้น

  1. หากต้องการดาวน์โหลดโมเดล โปรดตรวจสอบว่าคุณได้ เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Apple แล้ว หากยังไม่ได้ดำเนินการ การดำเนินการนี้ไม่จำเป็นเมื่อคุณรวมโมเดล

  2. รวมไลบรารี TensorFlow และ Firebase ไว้ใน Podfile ดังนี้

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอปของคุณ ให้ทำดังนี้

    SwiftObjective-C
    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    
    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    

    หากต้องการดาวน์โหลดโมเดลจาก Firebase แบบไดนามิก ให้เพิ่มทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้ Firebase/MLModelInterpreter

    SwiftObjective-C
    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    
    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    
  3. หลังจากติดตั้งหรืออัปเดต Pod ของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้ .xcworkspace

1. โหลดโมเดล

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลในเครื่อง

หากต้องการรวมโมเดลไว้กับแอป ให้คัดลอกไฟล์โมเดลและป้ายกำกับไปยังโปรเจ็กต์ Xcode โดยอย่าลืมเลือกสร้างการอ้างอิงโฟลเดอร์เมื่อดำเนินการ ไฟล์โมเดลและป้ายกำกับจะรวมอยู่ในชุดแอป

นอกจากนี้ ให้ดูtflite_metadata.jsonไฟล์ที่สร้างขึ้นพร้อมกับโมเดลด้วย คุณต้องมีค่า 2 ค่า ได้แก่

  • ขนาดอินพุตของโมเดล โดยค่าเริ่มต้นจะเป็น 320x320
  • การตรวจจับสูงสุดของโมเดล โดยค่าเริ่มต้นจะเป็น 40

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลที่โฮสต์ใน Firebase

หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล ให้สร้างออบเจ็กต์ CustomRemoteModel โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดให้กับโมเดลเมื่อเผยแพร่

SwiftObjective-C
let remoteModel = CustomRemoteModel(
    name: "your_remote_model"  // The name you assigned in the Google Cloud console.
)
FIRCustomRemoteModel *remoteModel = [[FIRCustomRemoteModel alloc]
                                     initWithName:@"your_remote_model"];

จากนั้นเริ่มงานดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่คุณต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากโมเดลไม่ได้อยู่ในอุปกรณ์ หรือหากมีโมเดลเวอร์ชันใหม่กว่า งานจะดาวน์โหลดโมเดลจาก Firebase แบบไม่พร้อมกัน

SwiftObjective-C
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];

แอปจำนวนมากจะเริ่มงานดาวน์โหลดในโค้ดการเริ่มต้น แต่คุณ สามารถทำได้ทุกเมื่อก่อนที่จะต้องใช้โมเดล

สร้างเครื่องตรวจจับออบเจ็กต์จากโมเดล

หลังจากกำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้างออบเจ็กต์ TensorFlow Lite Interpreter จากแหล่งที่มาใดแหล่งที่มาหนึ่ง

หากมีเพียงโมเดลที่มาพร้อมเครื่อง ให้สร้างอินเทอร์พรีเตอร์จาก ไฟล์โมเดล

SwiftObjective-C
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; }

หากมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่าได้ ดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนที่จะเรียกใช้ คุณตรวจสอบสถานะของงานดาวน์โหลดโมเดลได้โดยใช้เมธอด isModelDownloaded(remoteModel:) ของตัวจัดการโมเดล

แม้ว่าคุณจะต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนเรียกใช้ Interpreter เท่านั้น แต่หากมีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมไว้ในเครื่อง คุณอาจต้องทำการตรวจสอบนี้เมื่อสร้างอินสแตนซ์ Interpreter: สร้าง Interpreter จากโมเดลระยะไกลหากดาวน์โหลดแล้ว และจากโมเดลในเครื่องหากยังไม่ได้ดาวน์โหลด

SwiftObjective-C
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; }

หากมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้ฟังก์ชันการทำงานที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น ทำให้ส่วนหนึ่งของ UI เป็นสีเทาหรือซ่อนไว้ จนกว่าจะยืนยันว่าดาวน์โหลดโมเดลแล้ว

คุณดูสถานะการดาวน์โหลดโมเดลได้โดยแนบ Observer ไปยัง Notification Center เริ่มต้น อย่าลืมใช้การอ้างอิงแบบอ่อนกับ self ในบล็อก Observer เนื่องจากอาจใช้เวลาสักครู่ในการดาวน์โหลด และระบบอาจปล่อยออบเจ็กต์ต้นทางเมื่อการดาวน์โหลดเสร็จสิ้น เช่น

SwiftObjective-C
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. เตรียมรูปภาพอินพุต

จากนั้นคุณต้องเตรียมรูปภาพสำหรับตัวแปล TensorFlow Lite

  1. ครอบตัดและปรับขนาดรูปภาพให้เป็นขนาดอินพุตของโมเดลตามที่ระบุไว้ใน tflite_metadata.json (320x320 พิกเซลโดยค่าเริ่มต้น) คุณทำได้โดยใช้ Core Image หรือไลบรารีของบุคคลที่สาม

  2. คัดลอกข้อมูลรูปภาพลงใน Data (ออบเจ็กต์ NSData)

    SwiftObjective-C
    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)
      }
    }
    
    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. เรียกใช้เครื่องตรวจหาออบเจ็กต์

จากนั้นส่งอินพุตที่เตรียมไว้ไปยังอินเทอร์พรีเตอร์

SwiftObjective-C
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. ดูข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ตรวจพบ

หากตรวจหาออบเจ็กต์สำเร็จ โมเดลจะสร้างอาร์เรย์ 3 รายการที่มีองค์ประกอบ 40 รายการ (หรือตามที่ระบุไว้ในไฟล์ tflite_metadata.json) เป็นเอาต์พุต แต่ละองค์ประกอบจะสอดคล้องกับออบเจ็กต์ที่อาจเกิดขึ้น 1 รายการ อาร์เรย์แรก คืออาร์เรย์ของกรอบล้อม อาร์เรย์ที่สองคืออาร์เรย์ของป้ายกำกับ และอาร์เรย์ที่สามคือ อาร์เรย์ของค่าความเชื่อมั่น วิธีรับเอาต์พุตของโมเดล

SwiftObjective-C
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; }

จากนั้นคุณจะรวมเอาต์พุตป้ายกำกับกับพจนานุกรมป้ายกำกับได้โดยทำดังนี้

SwiftObjective-C
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

หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้อัตราเฟรมดีที่สุด

  • จำกัดจำนวนการเรียกไปยังเครื่องตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่เครื่องตรวจจับทำงาน ให้ทิ้งเฟรม
  • หากคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องตรวจจับเพื่อซ้อนทับกราฟิกบน รูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์ก่อน จากนั้นจึงแสดงรูปภาพ และซ้อนทับในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทำให้คุณแสดงผลไปยังพื้นผิวการแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละเฟรมอินพุต ดูตัวอย่างได้ที่คลาส previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในแอปตัวอย่าง Showcase