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在 iOS 上使用 AutoML 训练的模型检测图像中的对象

你之后使用AutoML视觉边缘训练自己的模型,你可以用它在你的应用程序,以检测图像中的物体。

有两种方法可以集成从 AutoML Vision Edge 训练的模型。您可以通过将模型文件复制到 Xcode 项目中来捆绑模型,也可以从 Firebase 动态下载它。

模型捆绑选项
捆绑在您的应用程序中
  • 该模型是捆绑包的一部分
  • 该模型立即可用,即使 iOS 设备处于离线状态
  • 不需要 Firebase 项目
使用 Firebase 托管

在你开始之前

  1. 如果你想下载的模式,确保您添加火力地堡到iOS项目,如果你还没有这样做。当您捆绑模型时,这不是必需的。

  2. 在 Podfile 中包含 TensorFlow 和 Firebase 库:

    将模型与您的应用程序捆绑在一起:

    迅速

    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    

    目标-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    

    从火力地堡动态下载的模式,添加Firebase/MLModelInterpreter依赖性:

    迅速

    pod 'TensorFlowLiteSwift'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    

    目标-C

    pod 'TensorFlowLiteObjC'
    pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
    
  3. 您安装或更新项目的吊舱后,用其打开你的Xcode项目.xcworkspace

1.加载模型

配置本地模型源

捆绑您的应用模型,该模型和标签文件复制到你的Xcode项目,同时注意选择在这样做时创建的文件夹引用。模型文件和标签将包含在应用程序包中。

另外,看tflite_metadata.json这是模型一起创建的文件。您需要两个值:

  • 模型的输入维度。默认为 320x320。
  • 模型的最大检测数。默认为 40。

配置 Firebase 托管的模型源

要使用远程托管模式,创建一个CustomRemoteModel对象,指定您分配模式,当你发布它的名字:

迅速

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

目标-C

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

然后,启动模型下载任务,指定允许下载的条件。如果模型不在设备上,或者模型的更新版本可用,则任务将从 Firebase 异步下载模型:

迅速

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

目标-C

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

许多应用程序在其初始化代码中启动下载任务,但您可以在需要使用模型之前随时执行此操作。

从您的模型创建对象检测器

您配置模型的来源后,创建一个TensorFlow精简版Interpreter自他们中的一个对象。

如果您只有本地捆绑的模型,只需从模型文件创建一个解释器:

迅速

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()

目标-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; }

如果您有远程托管的模型,则必须在运行之前检查它是否已下载。您可以查看使用模型管理的模型下载任务的状态isModelDownloaded(remoteModel:)方法。

尽管你只有在运行解释之前证实这一点,如果你同时拥有远程托管模式和本地捆绑的模式,它可能是有意义的执行此项检查实例化时Interpreter :如果它是建立从远程模型的解释已下载,否则从本地模型下载。

迅速

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()

目标-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; }

如果您只有远程托管的模型,则应禁用与模型相关的功能(例如,灰显或隐藏部分 UI),直到确认模型已下载。

您可以通过将观察者附加到默认通知中心来获取模型下载状态。一定要使用一个弱引用self的观测器模块,因为下载可能需要一些时间,并发起对象可以通过时间来释放下载完成。例如:

迅速

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]
    // ...
}

目标-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. 准备输入图像

接下来,您需要为 TensorFlow Lite 解释器准备图像。

  1. 作物和图像缩放到该模型的输入的尺寸,如在指定tflite_metadata.json (默认320x320像素)文件。您可以使用 Core Image 或第三方库来执行此操作

  2. 的图像数据复制到一个DataNSData对象):

    迅速

    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)
      }
    }
    

    目标-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. 运行物体检测器

接下来,将准备好的输入传递给解释器:

迅速

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

目标-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. 获取检测到的物体的信息

如果对象检测成功,则模型产生作为输出40个元素(或任何在所指定的三个阵列tflite_metadata.json文件)的每个。每个元素对应一个潜在的对象。第一个数组是一个边界框数组;第二个,标签数组;第三,一组置信度值。获取模型输出:

迅速

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)

目标-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; }

然后,您可以将标签输出与标签字典结合起来:

迅速

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))")
    }
}

目标-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);
    }
}

提高实时性能的技巧

如果要在实时应用程序中标记图像,请遵循以下准则以实现最佳帧率:

  • 对检测器进行节流调用。如果检测器运行时有新的视频帧可用,则丢弃该帧。
  • 如果您使用检测器的输出在输入图像上叠加图形,请先获取结果,然后一步渲染图像并叠加。通过这样做,您只需为每个输入帧渲染一次到显示表面。看到previewOverlayViewFIRDetectionOverlayView在陈列柜示例应用程序的类的一个例子。