หลังจากที่คุณ ฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge แล้ว คุณสามารถใช้โมเดลนั้นในแอพของคุณเพื่อตรวจจับวัตถุในภาพได้
มีสองวิธีในการผสานรวมโมเดลที่ได้รับการฝึกจาก AutoML Vision Edge คุณสามารถรวมโมเดลเข้าด้วยกันโดยการคัดลอกไฟล์ของโมเดลลงในโปรเจ็กต์ Xcode ของคุณ หรือคุณสามารถดาวน์โหลดแบบไดนามิกได้จาก Firebase
ตัวเลือกการรวมโมเดล | |
---|---|
รวมอยู่ในแอปของคุณ |
|
โฮสต์ด้วย Firebase |
|
ก่อนที่คุณจะเริ่ม
หากคุณต้องการดาวน์โหลดโมเดล ตรวจสอบ ให้แน่ใจว่าคุณ ได้เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Apple ของคุณ หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ สิ่งนี้ไม่จำเป็นเมื่อคุณรวมโมเดลเข้าด้วยกัน
รวมไลบรารี TensorFlow และ Firebase ไว้ใน Podfile ของคุณ:
หากต้องการรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณ:
สวิฟท์
pod 'TensorFlowLiteSwift'
วัตถุประสงค์-C
pod 'TensorFlowLiteObjC'
สำหรับการดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ให้เพิ่มการพึ่งพา
Firebase/MLModelInterpreter
:สวิฟท์
pod 'TensorFlowLiteSwift' pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
วัตถุประสงค์-C
pod 'TensorFlowLiteObjC' pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
หลังจากที่คุณติดตั้งหรืออัปเดต Pod ของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้
.xcworkspace
1. โหลดโมเดล
กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลในเครื่อง
หากต้องการรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณ ให้คัดลอกไฟล์โมเดลและป้ายกำกับไปยังโปรเจ็กต์ Xcode ของคุณ โดยเลือก สร้างการอ้างอิงโฟลเดอร์ เมื่อคุณทำเช่นนั้น ไฟล์โมเดลและป้ายกำกับจะรวมอยู่ใน App Bundle
นอกจากนี้ โปรดดูไฟล์ tflite_metadata.json
ที่สร้างขึ้นควบคู่ไปกับโมเดล คุณต้องมีสองค่า:
- ขนาดอินพุตของโมเดล นี่คือ 320x320 โดยค่าเริ่มต้น
- การตรวจจับสูงสุดของโมเดล นี่คือ 40 โดยค่าเริ่มต้น
กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลที่โฮสต์โดย Firebase
หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์ระยะไกล ให้สร้างออบเจ็กต์ CustomRemoteModel
โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดให้กับโมเดลเมื่อคุณเผยแพร่:
สวิฟท์
let remoteModel = CustomRemoteModel(
name: "your_remote_model" // The name you assigned in the Google Cloud console.
)
วัตถุประสงค์-C
FIRCustomRemoteModel *remoteModel = [[FIRCustomRemoteModel alloc]
initWithName:@"your_remote_model"];
จากนั้น เริ่มต้นงานการดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่คุณต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากไม่มีโมเดลดังกล่าวอยู่ในอุปกรณ์ หรือมีเวอร์ชันใหม่กว่าพร้อมใช้งาน งานจะดาวน์โหลดโมเดลจาก Firebase แบบอะซิงโครนัส:
สวิฟท์
let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
remoteModel,
conditions: ModelDownloadConditions(
allowsCellularAccess: true,
allowsBackgroundDownloading: true
)
)
วัตถุประสงค์-C
FIRModelDownloadConditions *conditions =
[[FIRModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
allowsBackgroundDownloading:YES];
NSProgress *progress = [[FIRModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel
conditions:conditions];
แอพจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดด้วยโค้ดเริ่มต้น แต่คุณสามารถทำได้ทุกเมื่อก่อนจำเป็นต้องใช้โมเดล
สร้างเครื่องตรวจจับวัตถุจากแบบจำลองของคุณ
หลังจากที่คุณกำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้างออบเจ็กต์ TensorFlow Lite Interpreter
จากหนึ่งในนั้น
หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่รวมอยู่ในเครื่อง เพียงสร้างล่ามจากไฟล์โมเดล:
สวิฟท์
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()
วัตถุประสงค์-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; }
หากคุณมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่ามีการดาวน์โหลดก่อนที่จะรัน คุณสามารถตรวจสอบสถานะของงานดาวน์โหลดโมเดลได้โดยใช้เมธอด isModelDownloaded(remoteModel:)
ของตัวจัดการโมเดล
แม้ว่าคุณจะต้องยืนยันสิ่งนี้ก่อนเรียกใช้ล่ามเท่านั้น หากคุณมีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมอยู่ในเครื่อง มันอาจจะสมเหตุสมผลที่จะดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อสร้างอินสแตนซ์ของ Interpreter
: สร้างล่ามจากโมเดลระยะไกลหากเป็น ได้รับการดาวน์โหลดและจากรุ่นท้องถิ่นเป็นอย่างอื่น
สวิฟท์
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()
วัตถุประสงค์-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; }
หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้งานฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น ทำให้เป็นสีเทาหรือซ่อนบางส่วนของ UI จนกว่าคุณจะยืนยันว่าดาวน์โหลดโมเดลแล้ว
คุณสามารถรับสถานะการดาวน์โหลดโมเดลได้โดยแนบผู้สังเกตการณ์เข้ากับศูนย์การแจ้งเตือนเริ่มต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใช้การอ้างอิงถึง self
ที่ไม่ชัดเจนในบล็อกผู้สังเกตการณ์ เนื่องจากการดาวน์โหลดอาจใช้เวลาสักครู่ และวัตถุต้นทางสามารถปล่อยออกได้เมื่อการดาวน์โหลดเสร็จสิ้น ตัวอย่างเช่น:
สวิฟท์
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]
// ...
}
วัตถุประสงค์-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. เตรียมภาพที่นำเข้า
ถัดไป คุณต้องเตรียมรูปภาพสำหรับล่าม TensorFlow Lite
ครอบตัดและปรับขนาดรูปภาพตามขนาดอินพุตของโมเดล ตามที่ระบุไว้ในไฟล์
tflite_metadata.json
(ค่าเริ่มต้นคือ 320x320 พิกเซล) คุณสามารถทำได้ด้วย Core Image หรือไลบรารีบุคคลที่สามคัดลอกข้อมูลภาพลงใน
Data
(วัตถุNSData
):สวิฟท์
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
จากนั้น ส่งข้อมูลที่เตรียมไว้ให้กับล่าม:
สวิฟท์
try interpreter.copy(inputData, toInputAt: 0)
try interpreter.invoke()
วัตถุประสงค์-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. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ตรวจพบ
หากการตรวจจับวัตถุสำเร็จ โมเดลจะสร้างเอาต์พุตสามอาร์เรย์จาก 40 องค์ประกอบ (หรืออะไรก็ตามที่ระบุไว้ในไฟล์ tflite_metadata.json
) แต่ละรายการ แต่ละองค์ประกอบสอดคล้องกับวัตถุที่มีศักยภาพหนึ่งรายการ อาร์เรย์แรกคืออาร์เรย์ของกล่องขอบเขต ประการที่สอง อาร์เรย์ของป้ายกำกับ และประการที่สาม คืออาร์เรย์ของค่าความเชื่อมั่น หากต้องการรับเอาต์พุตของโมเดล:
สวิฟท์
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)
วัตถุประสงค์-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; }
จากนั้น คุณสามารถรวมเอาต์พุตป้ายกำกับเข้ากับพจนานุกรมป้ายกำกับของคุณได้:
สวิฟท์
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))")
}
}
วัตถุประสงค์-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);
}
}
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
หากคุณต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์เหล่านี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด:
- คันเร่งเรียกไปที่เครื่องตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ในขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงานอยู่ ให้ปล่อยเฟรมนั้น
- หากคุณใช้เอาต์พุตของตัวตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ขั้นแรกให้รับผลลัพธ์ จากนั้นจึงเรนเดอร์รูปภาพและโอเวอร์เลย์ในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้ คุณจะเรนเดอร์ไปยังพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละเฟรมอินพุต ดูตัวอย่างคลาส PreviewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในแอปตัวอย่าง Showcase