在 Apple 平台上使用 AutoML 訓練的模型為圖片加上標籤

使用 AutoML Vision Edge 自行訓練模型後， 即可在應用程式中為圖片加上標籤

有兩種方法可以整合透過 AutoML Vision Edge 訓練的模型。你可以 將模型的檔案複製到 Xcode 專案 可從 Firebase 動態下載

模型組合選項
在應用程式中封裝
  • 這個模型是套裝組合的一部分
  • 可立即使用型號，即使 Apple 裝置未連上網路也沒問題
  • 不需要 Firebase 專案
透過 Firebase 託管
  • 將模型上傳至 Firebase Machine Learning 進行代管
  • 縮減應用程式套件大小
  • 模型會隨選下載
  • 不必重新發布應用程式即可推送模型更新
  • 使用 Firebase 遠端設定輕鬆進行 A/B 測試
  • 需要 Firebase 專案

事前準備

  1. 在 Podfile 中加入 ML Kit 程式庫：

    將模型與應用程式綁定：

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'

    如要從 Firebase 動態下載模型，請新增 LinkFirebase 依附元件：

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase'

  2. 安裝或更新專案的 Pod 後，請開啟 Xcode 專案 使用 .xcworkspace。Xcode 12.2 版或 更高。

  3. 如要下載模型，請務必 將 Firebase 新增至您的 Android 專案， 如果尚未建立如果您將 模型

1. 載入模型

設定本機模型來源

將模型與應用程式組合如下：

  1. 從下載的 ZIP 封存檔中，擷取模型及其中繼資料 從「Firebase」控制台移至資料夾：

    your_model_directory
  |____dict.txt
  |____manifest.json
  |____model.tflite

    這三個檔案都必須位於同一個資料夾中。建議使用下列這些檔案 未經修改 (含檔案名稱)。

  2. 將資料夾複製到 Xcode 專案，並務必選取「Create folder references」。模型檔案和中繼資料會納入應用程式套件，並可供 ML Kit 使用。

  3. 建立 LocalModel 物件，並指定指向 模型資訊清單檔案：

    Swift

    guard let manifestPath = Bundle.main.path(
    forResource: "manifest",
    ofType: "json",
    inDirectory: "your_model_directory"
) else { return true }
let localModel = LocalModel(manifestPath: manifestPath)

    Objective-C

    NSString *manifestPath =
    [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"manifest"
                                  ofType:@"json"
                             inDirectory:@"your_model_directory"];
MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:manifestPath];

設定由 Firebase 代管的模型來源

如要使用遠端託管模型，請建立 CustomRemoteModel 物件中存放，並指定您發布模型時為其指派的名稱：

Swift

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
let remoteModelSource = FirebaseModelSource(name: "your_remote_model")
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: remoteModelSource)

Objective-C

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"your_remote_model"];
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];

接著，啟動模型下載工作，並指定在 您要允許下載的應用程式。如果裝置上沒有該型號，或是新型號 就能以非同步方式下載該模型 建立 Vertex AI 模型

Swift

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

Objective-C

MLKModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[MLKModelManager modelManager] downloadRemoteModel:remoteModel
                                             conditions:downloadConditions];

許多應用程式會在初始化程式碼中啟動下載工作，但您 這個模型會在您需要使用模型前執行

從模型建立圖片標籤工具

設定模型來源後，請從其中一個來源建立 ImageLabeler 物件。

如果您只有本機組合模型，只要從 LocalModel 物件，並設定可信度分數 要求的門檻 (請參閱評估模型)：

Swift

let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options)

Objective-C

CustomImageLabelerOptions *options =
    [[CustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Cloud console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

如果您使用的是遠端託管的模型，則須檢查該模型是否已 執行前已下載完成您可以查看模型下載狀態 工作使用模型管理員的 isModelDownloaded(remoteModel:) 方法。

雖然您不必在執行標籤人員前確認 同時擁有遠端託管和本機封裝模型 要在將 ImageLabeler 例項化時執行這項檢查：請建立 下載自遠端模型和本機模型的標籤人員 反之。

Swift

var options: CustomImageLabelerOptions
if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) {
  options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
} else {
  options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
}
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

Objective-C

MLKCustomImageLabelerOptions *options;
if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];
} else {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
}
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Firebase console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

如果只有遠端託管的模型，請停用模型相關 功能，例如顯示為灰色或隱藏部分 UI，直到 您確認模型已下載完成

您可以將觀察器附加至預設值，取得模型下載狀態 通知中心。請務必在觀察器中對 self 使用較弱的參照 因此，下載作業可能需要一些時間，而且原始物件可 下載完成後就會釋出空間。例如：

Swift

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitMLModelDownloadDidSucceed,
    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: .mlkitMLModelDownloadDidFail,
    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]
    // ...
}

Objective-C

__weak typeof(self) weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              MLKRemoteModel *model = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
              if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) {
                // The model was downloaded and is available on the device
              }
            }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidFailNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              NSError *error = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyError];
            }];

2. 準備輸入圖片

使用 UIImage 或VisionImage CMSampleBufferRef。

如果您使用 UIImage，請按照下列步驟操作：

  • 使用 UIImage 建立 VisionImage 物件。請務必指定正確的 .orientation。

    Swift

    let image = VisionImage(image: uiImage)
visionImage.orientation = image.imageOrientation

    Objective-C

    MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
visionImage.orientation = image.imageOrientation;

如果您使用 CMSampleBufferRef，請按照下列步驟操作：

  • 指定 CMSampleBufferRef 緩衝區。

    如要取得圖片方向，請按照下列步驟操作：

    Swift

    func imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
  cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
) -> UIImage.Orientation {
  switch deviceOrientation {
  case .portrait:
    return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
  case .landscapeLeft:
    return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
  case .portraitUpsideDown:
    return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
  case .landscapeRight:
    return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
  case .faceDown, .faceUp, .unknown:
    return .up
  }
}

    Objective-C

    - (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                      : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                      : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                      : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                      : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}
  • 請使用VisionImage CMSampleBufferRef 物件和方向：

    Swift

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.orientation = imageOrientation(
  deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
  cameraPosition: cameraPosition)

    Objective-C

     MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
 image.orientation =
   [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                cameraPosition:cameraPosition];

3. 執行映像檔標籤工具

非同步：

Swift

imageLabeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else {
        // Handle the error.
        return
    }
    // Show results.
}

Objective-C

[imageLabeler
    processImage:image
      completion:^(NSArray<MLKImageLabel *> *_Nullable labels,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (label.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

同步：

Swift

var labels: [ImageLabel]
do {
    labels = try imageLabeler.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

Objective-C

NSError *error;
NSArray<MLKImageLabel *> *labels =
    [imageLabeler resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

4. 取得加上標籤的物件相關資訊

如果圖片標示作業成功，系統會傳回 ImageLabel 的陣列。每個 ImageLabel 都代表 映像檔和映像檔版本您可以取得每個標籤的文字說明 (如果可以使用 TensorFlow Lite 模型檔案的中繼資料)、可信度分數和索引。 例如：

Swift

for label in labels {
  let labelText = label.text
  let confidence = label.confidence
  let index = label.index
}

Objective-C

for (MLKImageLabel *label in labels) {
  NSString *labelText = label.text;
  float confidence = label.confidence;
  NSInteger index = label.index;
}

即時效能改善訣竅

如要在即時應用程式中為圖片加上標籤，請按照下列步驟操作： 實現最佳影格速率：

  • 限制對偵測工具的呼叫。如果新的影片影格 因此請在偵測器執行時捨棄影格。
  • 使用偵測工具的輸出內容將圖像重疊 會先取得結果，然後算繪圖像 並疊加單一步驟這麼一來，您的應用程式就會算繪到顯示途徑 每個輸入影格只能建立一次如需範例，請參閱精選範例應用程式中的 previewOverlayView 和 FIRDetectionOverlayView 類別。