Etichetta le immagini con un modello addestrato con AutoML sulle piattaforme Apple

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Dopo aver addestrato il tuo modello utilizzando AutoML Vision Edge, puoi utilizzarlo nella tua app per etichettare le immagini.

Esistono due modi per integrare i modelli addestrati da AutoML Vision Edge. Puoi aggregare il modello copiando i relativi file nel progetto Xcode oppure scaricarlo dinamicamente da Firebase.

Prima di iniziare

1. Includi le librerie ML Kit nel tuo Podfile:

   Per raggruppare un modello con la tua app:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
   

   Per scaricare dinamicamente un modello da Firebase, aggiungi la dipendenza LinkFirebase:

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

2. Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, apri il progetto Xcode utilizzando il relativo .xcworkspace. ML Kit è supportato in Xcode versione 12.2 o superiore.

3. Se vuoi scaricare un modello, assicurati di aggiungere Firebase al tuo progetto Android, se non l'hai già fatto. Questa operazione non è obbligatoria quando li raggruppi.

1. Carica il modello

Configurare un'origine modello locale

Per raggruppare il modello con l'app:

1. Estrai il modello e i relativi metadati dall'archivio ZIP scaricato dalla console Firebase in una cartella:

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

   Tutti e tre i file devono trovarsi nella stessa cartella. Ti consigliamo di utilizzare i file come li hai scaricati, senza modifiche (inclusi i nomi dei file).

2. Copia la cartella nel progetto Xcode, assicurandoti di selezionare Crea riferimenti alla cartella. Il file del modello e i metadati verranno inclusi nel bundle dell'app e saranno disponibili per ML Kit.

3. Crea l'oggetto LocalModel, specificando il percorso del file manifest del modello:

   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];
   

Configurare un'origine modello ospitata su Firebase

Per utilizzare il modello ospitato in remoto, crea un oggetto CustomRemoteModel specificando il nome che hai assegnato al modello quando lo hai pubblicato:

// 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)

// 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];

Quindi, avvia l'attività di download del modello, specificando le condizioni in cui vuoi consentire il download. Se il modello non è sul dispositivo o se è disponibile una versione più recente, l'attività lo scarica in modo asincrono da Firebase:

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

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

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

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

Molte app avviano l'attività di download nel codice di inizializzazione, ma puoi farlo in qualsiasi momento prima di dover utilizzare il modello.

Creare un'etichettatrice di immagini dal modello

Dopo aver configurato le origini del modello, crea un oggetto ImageLabeler da una di esse.

Se hai solo un modello aggregato localmente, crea un'etichetta dall'oggetto LocalModel e configura la soglia del punteggio di attendibilità che vuoi richiedere (vedi Valutare il modello):

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)

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];

Se hai un modello ospitato in remoto, dovrai verificare che sia stato scaricato prima di eseguirlo. Puoi controllare lo stato del compito di download del modello utilizzando il metodo isModelDownloaded(remoteModel:) del gestore dei modelli.

Anche se devi confermarlo solo prima di eseguire l'etichettatore, se hai sia un modello ospitato in remoto sia un modello in bundle locale, potrebbe essere sensato eseguire questo controllo durante l'inizializzazione di ImageLabeler: crea un etichettatore dal modello remoto se è stato scaricato e dal modello locale in caso contrario.

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)

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];

Se hai solo un modello ospitato in remoto, devi disattivare le funzionalità correlate al modello, ad esempio disattivare o nascondere parte dell'interfaccia utente, finché non confermi che il modello è stato scaricato.

Puoi ottenere lo stato del download del modello collegando gli osservatori al Centro notifiche predefinito. Assicurati di utilizzare un riferimento debole a self nel blocco osservatore, poiché i download possono richiedere del tempo e l'oggetto di origine può essere liberato al termine del download. Ad esempio:

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]
    // ...
}

__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. Prepara l'immagine di input

Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBufferRef.

Se utilizzi un UIImage, segui questi passaggi:

• Crea un oggetto VisionImage con UIImage. Assicurati di specificare il valore .orientation corretto.

  Swift

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

  Objective-C

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

Se utilizzi un CMSampleBufferRef, segui questi passaggi:

• Specifica l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti nel bufferCMSampleBufferRef.

  Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

  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;
    }
  }
        

• Crea un oggetto VisionImage utilizzando l'oggetto CMSampleBufferRef e l'orientamento:

  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. Esegui l'etichettatore di immagini

In modo asincrono:

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

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

In modo sincrono:

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

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

4. Ricevere informazioni sugli oggetti etichettati

Se l'operazione di etichettatura delle immagini va a buon fine, restituisce un array di ImageLabel. Ogni ImageLabel rappresenta un elemento contrassegnato nell'immagine. Puoi ottenere la descrizione del testo di ogni etichetta (se disponibile nei metadati del file del modello TensorFlow Lite), il punteggio di affidabilità e l'indice. Ad esempio:

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

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

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se vuoi etichettare le immagini in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le frequenze frame migliori:

• Regola le chiamate al rilevatore. Se un nuovo frame video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, inseriscilo.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre la grafica all'immagine di input, ottieni prima il risultato, poi esegui il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un unico passaggio. In questo modo, esegui il rendering sulla superficie di visualizzazione solo una volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi previewOverlayView e FIRDetectionOverlayView nell'app di esempio della vetrina.