Apple platformlarında AutoML tarafından eğitilmiş bir modelle görüntüleri etiketleyin.

AutoML Vision Edge'i kullanarak kendi modelinizi eğittikten sonra bu modeli uygulamanızda görüntüleri etiketlemek için kullanabilirsiniz.

AutoML Vision Edge'de eğitilen modelleri entegre etmenin iki yolu vardır. Modelin dosyalarını Xcode projenize kopyalayarak modeli paketleyebilir veya Firebase'den dinamik olarak indirebilirsiniz.

Başlamadan önce

1. ML Kit kitaplıklarını Podfile'ınıza ekleyin:

   Bir modeli uygulamanızla paketlemek için:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
   

   Bir modeli Firebase'den dinamik olarak indirmek için LinkFirebase bağımlılığı ekleyin:

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

2. Projenizin kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra .xcworkspace kullanarak Xcode projenizi açın. ML Kiti, Xcode 12.2 veya sonraki sürümlerde desteklenir.

3. Bir model indirmek istiyorsanız, henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize eklediğinizden emin olun. Modeli paketlediğinizde bu gerekli değildir.

1. Modeli yükleme

Yerel model kaynağını yapılandırma

Modeli uygulamanızla paket haline getirmek için:

1. Modeli ve meta verilerini Firebase konsolundan indirdiğiniz zip arşivinden bir klasöre çıkarın:

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

   Üç dosya da aynı klasörde olmalıdır. Dosyaları, indirdiğiniz şekilde (dosya adları dahil) değiştirmeden kullanmanızı öneririz.

2. Klasörü Xcode projenize kopyalayın. Bu işlemi yaparken Klasör başvuruları oluştur'u seçmeyi unutmayın. Model dosyası ve meta veriler, uygulama paketine dahil edilir ve ML Kit tarafından kullanılabilir.

3. Model manifest dosyasının yolunu belirterek LocalModel nesnesi oluşturun:

   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];
   

Firebase tarafından barındırılan bir model kaynağını yapılandırma

Uzaktan barındırılan modeli kullanmak için modeli yayınlarken atadığınız adı belirten bir CustomRemoteModel nesnesi oluşturun:

// 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];

Ardından, indirmeye izin vermek istediğiniz koşulları belirterek model indirme görevini başlatın. Model cihazda yoksa veya modelin daha yeni bir sürümü varsa görev, modeli Firebase'den eşzamansız olarak indirir:

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];

Birçok uygulama, indirme görevini başlatma kodunda başlatır ancak modeli kullanmadan önce istediğiniz zaman bu işlemi yapabilirsiniz.

Modelinizden resim etiketleyici oluşturma

Model kaynaklarınızı yapılandırdıktan sonra bunlardan birinde ImageLabeler nesnesi oluşturun.

Yalnızca yerel olarak paketlenmiş bir modeliniz varsa LocalModel nesnenizle bir etiketleyici oluşturup zorunlu tutmak istediğiniz güven puanı eşiğini yapılandırmanız yeterlidir (Modelinizi değerlendirme bölümüne bakın):

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];

Uzaktan barındırılan bir modeliniz varsa çalıştırmadan önce modelin indirildiğinden emin olmanız gerekir. Model yöneticisinin isModelDownloaded(remoteModel:) yöntemini kullanarak model indirme görevinin durumunu kontrol edebilirsiniz.

Etiketleyiciyi çalıştırmadan önce bunu onaylamanız yeterlidir. Hem uzaktan barındırılan hem de yerel olarak paketlenmiş bir modeliniz varsa ImageLabeler öğesini örneklendirirken şu kontrolü gerçekleştirmek mantıklı olabilir: İndirildiyse uzak modelden, aksi takdirde yerel modelden bir etiketleyici oluşturun.

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];

Yalnızca uzaktan barındırılan bir modeliniz varsa modelin indirildiğini onaylayana kadar modelle ilgili işlevleri (ör. kullanıcı arayüzünüzün bir bölümünü devre dışı bırakma veya gizleme) devre dışı bırakmanız gerekir.

Varsayılan Bildirim Merkezi'ne gözlemciler ekleyerek model indirme durumunu öğrenebilirsiniz. İndirmeler biraz zaman alabileceğinden ve indirme işlemi tamamlandığında kaynak nesne serbest bırakılabileceği için gözlemci blokunda self için zayıf bir referans kullandığınızdan emin olun. Örneğin:

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. Giriş resmini hazırlama

UIImage veya CMSampleBufferRef kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun.

UIImage kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

• UIImage ile bir VisionImage nesnesi oluşturun. Doğru .orientation değerini belirttiğinizden emin olun.

  Swift

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

  Objective-C

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

CMSampleBufferRef kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

• CMSampleBufferRef arabelleğindeki görüntü verilerinin yönünü belirtin.

  Resim yönünü almak için:

  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;
    }
  }
        

• CMSampleBufferRef nesnesini ve yönünü kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun:

  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. Resim etiketleyiciyi çalıştırma

Eşzamansız olarak:

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.
     }];

Eşzamanlı olarak:

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. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi edinme

Görüntü etiketleme işlemi başarılı olursa ImageLabel dizisi döndürülür. Her ImageLabel, resimde etiketlenmiş bir öğeyi temsil eder. Her etiketin metin açıklamasını (TensorFlow Lite model dosyasının meta verilerinde mevcutsa), güven puanını ve dizin numarasını alabilirsiniz. Örneğin:

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;
}

Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları

Gerçek zamanlı bir uygulamada resimleri etiketlemek istiyorsanız en iyi kare hızlarına ulaşmak için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:

• Dedektöre yapılan çağrıları azaltın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın.
• Giriş resmine grafik yerleştirmek için dedektörün çıkışını kullanıyorsanız önce sonucu alın, ardından resmi oluşturup tek bir adımda yer paylaşımı yapın. Böylece, her giriş karesi için görüntü yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturma yaparsınız. Örnek olarak, vitrin örnek uygulamasındaki previewOverlayView sınıfına ve FIRDetectionOverlayView sınıfına bakın.