Bạn có thể dùng Bộ công cụ học máy để nhận dạng đối tượng trong một hình ảnh và gắn nhãn cho chúng. API này hỗ trợ nhiều mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh. Năn nỉ tham khảo bài viết Mô hình tuỳ chỉnh sử dụng Bộ công cụ học máy để biết hướng dẫn về các yêu cầu về khả năng tương thích của mô hình, nơi có thể tìm thấy các mô hình được huấn luyện trước, và cách huấn luyện mô hình của riêng bạn.
Có 2 cách để tích hợp mô hình tuỳ chỉnh. Bạn có thể nhóm mô hình theo đặt tập dữ liệu đó vào thư mục tài sản của ứng dụng hoặc bạn có thể tự động tải xuống từ Firebase. Bảng sau đây so sánh hai lựa chọn.
Mô hình theo gói | Mô hình được lưu trữ |
---|---|
Mô hình này nằm trong tệp APK của ứng dụng, giúp tăng kích thước của mô hình. | Mô hình này không thuộc APK của bạn. Được lưu trữ bằng cách tải lên Công nghệ học máy của Firebase. |
Mô hình này sẽ dùng được ngay lập tức, ngay cả khi thiết bị Android không có kết nối mạng | Mô hình này được tải xuống theo yêu cầu |
Không cần tạo dự án Firebase | Cần có một dự án Firebase |
Bạn phải xuất bản lại ứng dụng để cập nhật mô hình | Cập nhật mô hình mà không cần xuất bản lại ứng dụng |
Không có tính năng Thử nghiệm A/B tích hợp sẵn | Thử nghiệm A/B dễ dàng bằng Cấu hình từ xa Firebase |
Dùng thử
- Xem ứng dụng bắt đầu nhanh về thị giác để có ví dụ về cách sử dụng mô hình đi kèm và ứng dụng khởi động nhanh automl cho ví dụ về cách sử dụng mô hình được lưu trữ.
Trước khi bắt đầu
Thêm các thư viện Bộ công cụ học máy vào Podfile của bạn:
Để nhóm mô hình với ứng dụng của bạn:
pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '3.2.0'
Để tự động tải một mô hình xuống từ Firebase, hãy thêm
LinkFirebase
phần phụ thuộc:pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '3.2.0' pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '3.2.0'
Sau khi bạn cài đặt hoặc cập nhật Nhóm của dự án, hãy mở dự án Xcode của bạn bằng cách sử dụng
.xcworkspace
. Bộ công cụ học máy được hỗ trợ trong phiên bản Xcode 13.2.1 trở lên.Nếu bạn muốn tải một mô hình xuống, hãy đảm bảo bạn thêm Firebase vào dự án iOS của bạn, nếu bạn chưa làm như vậy. Điều này không bắt buộc khi bạn nhóm mô hình.
1. Tải mô hình
Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ
Cách đóng gói mô hình với ứng dụng:
Sao chép tệp mô hình (thường kết thúc bằng
.tflite
hoặc.lite
) vào Xcode của bạn dự án, hãy chú ý chọnCopy bundle resources
khi bạn làm như vậy. Chiến lược phát hành đĩa đơn tệp mô hình sẽ được đưa vào gói ứng dụng và được cung cấp trong Bộ công cụ học máy.Tạo đối tượng
LocalModel
, chỉ định đường dẫn đến tệp mô hình:Swift
let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)
Objective-C
MLKLocalModel *localModel = [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];
Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase
Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo một đối tượng RemoteModel
, chỉ định phương thức
tên mà bạn đã chỉ định cho mô hình khi xuất bản:
Swift
let firebaseModelSource = FirebaseModelSource( name: "your_remote_model") // The name you assigned in // the Firebase console. let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)
Objective-C
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource = [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"your_remote_model"]; // The name you assigned in // the Firebase console. MLKCustomRemoteModel *remoteModel = [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];
Sau đó, bắt đầu tác vụ tải mô hình xuống, chỉ định các điều kiện mà theo đó mà bạn muốn cho phép tải xuống. Nếu kiểu máy này không có trên thiết bị hoặc nếu là kiểu máy mới hơn phiên bản của mô hình sẵn có, tác vụ sẽ tải xuống không đồng bộ mô hình từ Firebase:
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] downloadModel:remoteModel conditions:downloadConditions];
Nhiều ứng dụng bắt đầu tác vụ tải xuống trong mã khởi chạy, nhưng bạn có thể làm như vậy bất cứ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.
Định cấu hình công cụ gắn nhãn hình ảnh
Sau khi bạn định cấu hình các nguồn mô hình, hãy tạo đối tượng ImageLabeler
từ một đối tượng
trong số chúng.
Bạn có các tuỳ chọn sau đây:
Tùy chọn | |
---|---|
confidenceThreshold
|
Điểm tin cậy tối thiểu của các nhãn được phát hiện. Nếu bạn không đặt chính sách này, ngưỡng phân loại do siêu dữ liệu của mô hình chỉ định sẽ được dùng. Nếu mô hình không chứa bất kỳ siêu dữ liệu nào hoặc siêu dữ liệu không có Google sẽ chỉ định một ngưỡng phân loại, thì ngưỡng mặc định là 0.0 sẽ được đã sử dụng. |
maxResultCount
|
Số nhãn tối đa cần trả về. Nếu bạn không đặt chính sách này, giá trị mặc định của 10 sẽ được sử dụng. |
Nếu bạn chỉ có mô hình được gói cục bộ, chỉ cần tạo một công cụ gắn nhãn từ
Đối tượng LocalModel
:
Swift
let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel) options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0) let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)
Objective-C
MLKCustomImageLabelerOptions *options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel]; options.confidenceThreshold = @(0.0); MLKImageLabeler *imageLabeler = [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];
Nếu có mô hình được lưu trữ từ xa, bạn sẽ phải kiểm tra xem mô hình đó đã được
tải xuống trước khi chạy nó. Bạn có thể kiểm tra trạng thái tải mô hình xuống
bằng cách sử dụng phương thức isModelDownloaded(remoteModel:)
của trình quản lý mô hình.
Mặc dù bạn chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy nhãn, nếu bạn
có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình được gói cục bộ,
ý nghĩa để thực hiện bước kiểm tra này khi tạo thực thể cho ImageLabeler
: tạo một
công cụ gắn nhãn từ mô hình từ xa nếu mô hình đã được tải xuống và từ mô hình cục bộ
nếu không.
Swift
var options: CustomImageLabelerOptions! if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) { options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel) } else { options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel) } options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0) 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 = @(0.0); MLKImageLabeler *imageLabeler = [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];
Nếu chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn nên tắt tính năng liên quan đến mô hình đó chức năng (ví dụ: chuyển sang màu xám hoặc ẩn một phần giao diện người dùng) cho đến khi bạn xác nhận mô hình đã được tải xuống.
Bạn có thể biết trạng thái tải xuống mô hình bằng cách đính kèm đối tượng tiếp nhận dữ liệu vào giá trị mặc định
Trung tâm thông báo. Hãy nhớ sử dụng tệp tham chiếu yếu đến self
trong trình quan sát
vì quá trình tải xuống có thể mất chút thời gian và đối tượng gốc có thể
được giải phóng vào thời điểm hoàn tất tải xuống. Ví dụ:
Swift
NotificationCenter.default.addObserver( forName: .mlkitModelDownloadDidSucceed, 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: .mlkitModelDownloadDidFail, 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. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào
Tạo đối tượng VisionImage
bằng UIImage
hoặc
CMSampleBuffer
.
Nếu bạn sử dụng UIImage
, hãy làm theo các bước sau:
- Tạo đối tượng
VisionImage
bằngUIImage
. Hãy nhớ chỉ định đúng.orientation
.Swift
let image = VisionImage(image: UIImage) visionImage.orientation = image.imageOrientation
Objective-C
MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image]; visionImage.orientation = image.imageOrientation;
Nếu bạn sử dụng CMSampleBuffer
, hãy làm theo các bước sau:
-
Chỉ định hướng của dữ liệu hình ảnh có trong
CMSampleBuffer
.Cách lấy hướng ảnh:
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 cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored : UIImageOrientationRight; case UIDeviceOrientationLandscapeLeft: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored : UIImageOrientationUp; case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored : UIImageOrientationLeft; case UIDeviceOrientationLandscapeRight: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored : UIImageOrientationDown; case UIDeviceOrientationUnknown: case UIDeviceOrientationFaceUp: case UIDeviceOrientationFaceDown: return UIImageOrientationUp; } }
- Tạo đối tượng
VisionImage
bằng cách sử dụng Đối tượng và hướngCMSampleBuffer
: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. Chạy công cụ gắn nhãn hình ảnh
Để gắn nhãn các đối tượng trong hình ảnh, hãy truyền đối tượng image
vào thuộc tính ImageLabeler
process()
.
Không đồng bộ:
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*_Nullable labels, NSError *_Nullable error) { if (label.count == 0) { // Handle the error. return; } // Show results. }];
Đồng bộ:
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*labels = [imageLabeler resultsInImage:image error:&error]; // Show results or handle the error.
4. Nhận thông tin về các thực thể được gắn nhãn
Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, thao tác này sẽ trả về một mảngImageLabel
. Mỗi ImageLabel
đại diện cho một nội dung nào đó
được gắn nhãn trong hình ảnh. Bạn có thể xem nội dung mô tả bằng văn bản của từng nhãn (nếu có trong
siêu dữ liệu của tệp mô hình TensorFlow Lite), điểm tin cậy và chỉ số.
Ví dụ:
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; }
Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực
Nếu bạn muốn gắn nhãn cho hình ảnh trong một ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các bước sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:
- Để xử lý khung hình video, hãy sử dụng API đồng bộ
results(in:)
của trình phát hiện. Gọi điện phương thức này từ Điều khoản dịch vụ và Chính sách quyền riêng tư củaAVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate
captureOutput(_, didOutput:from:)
để nhận kết quả một cách đồng bộ từ video đã cho khung. Giữ củaAVCaptureVideoDataOutput
alwaysDiscardsLateVideoFrames
dưới dạngtrue
để điều tiết lệnh gọi đến trình phát hiện. Nếu một khách hàng mới khung hình video sẽ bị loại bỏ trong khi trình phát hiện đang chạy. - Nếu bạn sử dụng đầu ra của trình phát hiện để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh và phủ lên trên trong một bước duy nhất. Khi làm vậy, bạn sẽ kết xuất lên giao diện màn hình một lần cho mỗi khung đầu vào đã xử lý. Hãy xem lớp updatePreviewOverlayViewWithLastFrame trong mẫu bắt đầu nhanh của Bộ công cụ học máy.