Помечайте изображения с помощью модели, обученной AutoML, на платформах Apple.

После обучения собственной модели с помощью AutoML Vision Edge вы можете использовать ее в своем приложении для маркировки изображений.

Существует два способа интеграции моделей, обученных с помощью AutoML Vision Edge. Вы можете связать модель, скопировав файлы модели в свой проект Xcode, или вы можете динамически загрузить ее из Firebase.

Прежде чем начать

1. Включите библиотеки ML Kit в свой подфайл:

   Для объединения модели с вашим приложением:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
   

   Для динамической загрузки модели из Firebase добавьте зависимость LinkFirebase :

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

2. После установки или обновления модулей вашего проекта откройте проект Xcode, используя его .xcworkspace . ML Kit поддерживается в Xcode версии 12.2 или выше.

3. Если вы хотите загрузить модель , обязательно добавьте Firebase в свой проект Android , если вы еще этого не сделали. Это не требуется при объединении модели.

1. Загрузите модель

Настройте источник локальной модели

Чтобы связать модель с вашим приложением:

1. Извлеките модель и ее метаданные из zip-архива, который вы скачали с консоли Firebase в папку:

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

   Все три файла должны находиться в одной папке. Мы рекомендуем использовать файлы в том виде, в котором вы их скачали, без изменений (включая имена файлов).

2. Скопируйте папку в свой проект Xcode, не забывая при этом выбирать «Создать ссылки на папки» . Файл модели и метаданные будут включены в пакет приложения и доступны в ML Kit.

3. Создайте объект LocalModel , указав путь к файлу манифеста модели:

   Быстрый

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

   Цель-C

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

Настройте источник модели, размещенный в Firebase

Чтобы использовать удаленно размещенную модель, создайте объект CustomRemoteModel , указав имя, которое вы присвоили модели при ее публикации:

// 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];

Затем запустите задачу загрузки модели, указав условия, при которых вы хотите разрешить загрузку. Если модели нет на устройстве или доступна более новая версия модели, задача асинхронно загрузит модель из 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];

Многие приложения запускают задачу загрузки в своем коде инициализации, но вы можете сделать это в любой момент, прежде чем вам понадобится использовать модель.

Создайте маркировщик изображений на основе своей модели.

После настройки источников модели создайте объект ImageLabeler на основе одного из них.

Если у вас есть только локально связанная модель, просто создайте метку из вашего объекта LocalModel и настройте требуемый порог оценки достоверности (см. Оценка вашей модели ):

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];

Если у вас есть удаленно размещенная модель, вам придется убедиться, что она загружена, прежде чем запускать ее. Вы можете проверить состояние задачи загрузки модели с помощью метода isModelDownloaded(remoteModel:) менеджера моделей.

Хотя вам нужно подтвердить это только перед запуском средства разметки, если у вас есть как удаленно размещенная модель, так и локально связанная модель, возможно, имеет смысл выполнить эту проверку при создании экземпляра ImageLabeler : создайте средство разметки из удаленной модели, если оно скачано, а из локальной модели иначе.

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];

Если у вас есть только удаленно размещенная модель, вам следует отключить функции, связанные с моделью (например, сделать их серыми или скрыть часть пользовательского интерфейса), пока вы не подтвердите, что модель загружена.

Вы можете получить статус загрузки модели, присоединив наблюдателей к Центру уведомлений по умолчанию. Обязательно используйте слабую ссылку на self в блоке наблюдателя, поскольку загрузка может занять некоторое время, а исходный объект может быть освобожден к моменту завершения загрузки. Например:

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. Подготовьте входное изображение

Создайте объект VisionImage с помощью UIImage или CMSampleBufferRef .

Если вы используете UIImage , выполните следующие действия:

• Создайте объект VisionImage с помощью UIImage . Обязательно укажите правильную .orientation .

  Быстрый

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

  Цель-C

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

Если вы используете CMSampleBufferRef , выполните следующие действия:

• Укажите ориентацию данных изображения, содержащихся в буфере CMSampleBufferRef .

  Чтобы получить ориентацию изображения:

  Быстрый

  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
    }
  }
        

  Цель-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;
    }
  }
        

• Создайте объект VisionImage , используя объект CMSampleBufferRef и ориентацию:

  Быстрый

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

  Цель-C

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

3. Запустите программу разметки изображений.

Асинхронно:

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.
     }];

Синхронно:

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. Получить информацию о помеченных объектах

Если операция маркировки изображения прошла успешно, она возвращает массив ImageLabel . Каждая ImageLabel представляет собой что-то, что было помечено на изображении. Вы можете получить текстовое описание каждой метки (если оно доступно в метаданных файла модели TensorFlow Lite), оценку достоверности и индекс. Например:

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;
}

Советы по повышению производительности в реальном времени

Если вы хотите маркировать изображения в приложении реального времени, следуйте этим рекомендациям для достижения наилучшей частоты кадров:

• Дроссель вызывает детектор. Если новый видеокадр становится доступным во время работы детектора, удалите этот кадр.
• Если вы используете выходные данные детектора для наложения графики на входное изображение, сначала получите результат, затем визуализируйте изображение и наложите его за один шаг. При этом вы выполняете рендеринг на поверхность дисплея только один раз для каждого входного кадра. Пример см. в классах PreviewOverlayView и FIRDetectionOverlayView в демонстрационном примере приложения.