Mendeteksi, melacak, dan mengklasifikasikan objek dengan model klasifikasi kustom di iOS

Anda dapat menggunakan ML Kit untuk mendeteksi dan melacak objek dalam frame video berurutan.

Saat Anda meneruskan gambar ke ML Kit, ML Kit akan mendeteksi hingga lima objek dalam gambar beserta posisi setiap objek dalam gambar. Ketika mendeteksi objek dalam streaming video. Setiap objek memiliki ID unik yang dapat Anda gunakan untuk melacak objek dari satu {i>frame<i} ke {i>frame<i}.

Anda dapat menggunakan model klasifikasi gambar kustom untuk mengklasifikasikan objek terdeteksi. Silakan baca Model kustom dengan ML Kit untuk panduan tentang persyaratan kompatibilitas model, tempat menemukan model terlatih, dan cara melatih model Anda sendiri.

Ada dua cara untuk mengintegrasikan model kustom. Anda dapat memaketkan model dengan memasukkannya ke dalam folder aset aplikasi, atau Anda dapat mendownloadnya secara dinamis dari Firebase. Tabel berikut membandingkan kedua opsi tersebut.

Model Paket Model yang Dihosting
Model ini adalah bagian dari file .ipa aplikasi Anda, yang memperbesar ukurannya. Model bukan bagian dari file .ipa aplikasi Anda. Penting dihosting dengan mengupload ke Machine Learning Firebase.
Model akan langsung tersedia, bahkan saat perangkat Android sedang offline Model didownload sesuai permintaan
Tidak memerlukan project Firebase Memerlukan project Firebase
Anda harus memublikasikan ulang aplikasi untuk memperbarui model Update model dapat dikirim tanpa memublikasikan ulang aplikasi
Tidak ada pengujian A/B bawaan Pengujian A/B yang mudah dengan Firebase Remote Config

Cobalah

Sebelum memulai

  1. Sertakan library ML Kit di Podfile Anda:

    Untuk memaketkan model dengan aplikasi Anda:

    pod 'GoogleMLKit/ObjectDetectionCustom', '15.5.0'

    Untuk mendownload model dari Firebase secara dinamis, tambahkan LinkFirebase dependensi:

    pod 'GoogleMLKit/ObjectDetectionCustom', '15.5.0'
pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '15.5.0'

  2. Setelah menginstal atau mengupdate Pod project, buka project Xcode Anda menggunakan .xcworkspace-nya. ML Kit didukung di Xcode versi 13.2.1 atau yang lebih tinggi.

  3. Jika ingin mendownload model, pastikan Anda menambahkan Firebase ke project iOS, jika Anda belum melakukannya. Hal ini tidak diperlukan jika Anda memaketkan model transformer.

1. Muat model

Mengonfigurasi sumber model lokal

Untuk memaketkan model dengan aplikasi Anda:

  1. Salin file model (biasanya berakhiran .tflite atau .lite) ke Xcode Anda , berhati-hatilah saat memilih Copy bundle resources saat Anda melakukannya. Tujuan file model akan disertakan dalam app bundle dan tersedia untuk ML Kit.

  2. Buat objek LocalModel, dengan menentukan jalur ke file model:

    Swift

    let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)

    Objective-C

    MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];

Mengonfigurasi sumber model yang dihosting Firebase

Untuk menggunakan model yang dihosting dari jarak jauh, buat objek CustomRemoteModel, menentukan nama yang Anda tetapkan pada model saat memublikasikannya:

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];

Kemudian, mulai tugas download model dengan menentukan kondisi yang Anda izinkan untuk diunduh. Jika model tidak ada di perangkat, atau jika model versi baru yang tersedia, tugas ini akan mendownload dari 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];

Banyak aplikasi memulai tugas download dalam kode inisialisasinya, tetapi Anda dapat melakukannya kapan saja sebelum Anda perlu menggunakan model.

2. Mengonfigurasi detektor objek

Setelah sumber model dikonfigurasi, konfigurasikan detektor objek untuk kasus penggunaan dengan objek CustomObjectDetectorOptions. Anda dapat mengubah setelan berikut:

Setelan Detektor Objek
Mode deteksi STREAM_MODE (default) | SINGLE_IMAGE_MODE

Di STREAM_MODE (default), detektor objek berjalan dengan latensi rendah, tetapi mungkin memberikan hasil yang tidak lengkap (seperti kotak pembatas atau label kategori yang tidak ditentukan) pada beberapa pemanggilan detektor. Selain itu, dalam STREAM_MODE, detektor menetapkan ID pelacakan ke objek, yang dapat Anda gunakan untuk melacak objek lintas {i>frame<i}. Gunakan mode ini saat Anda ingin melacak atau ketika latensi rendah menjadi hal penting, seperti saat memproses streaming video secara real time.

Di SINGLE_IMAGE_MODE, detektor objek menampilkan hasilnya setelah kotak pembatas objek ditentukan. Jika Anda mengaktifkan klasifikasi, fungsi ini akan menampilkan hasil setelah pembatas kotak dan label kategori keduanya tersedia. Akibatnya, latensi deteksi berpotensi lebih tinggi. Selain itu, dalam SINGLE_IMAGE_MODE, ID pelacakan tidak ditetapkan. Gunakan mode ini jika latensi tidak diutamakan dan Anda tidak ingin hasil parsial.
Mendeteksi dan melacak beberapa objek false (default) | true

Apakah akan mendeteksi dan melacak hingga lima objek atau hanya yang paling yang menonjol (default).
Mengklasifikasikan objek false (default) | true

Mengklasifikasikan objek yang terdeteksi atau tidak menggunakan model pengklasifikasi kustom. Untuk menggunakan klasifikasi kustom Anda harus menyetelnya ke true.

Nilai minimum keyakinan klasifikasi

Skor keyakinan minimum dari label yang terdeteksi. Jika tidak disetel, setiap batas pengklasifikasi yang ditentukan oleh metadata model akan digunakan. Jika model tidak berisi metadata apa pun atau metadata tidak menentukan ambang batas pengklasifikasi, ambang batas default 0,0 akan data
Label maksimum per objek

Jumlah label maksimum per objek yang akan dideteksi oleh detektor kembali. Jika tidak disetel, nilai default 10 akan digunakan.

Jika Anda hanya memiliki model yang dipaketkan secara lokal, cukup buat detektor objek dari objek LocalModel Anda:

Swift

let options = CustomObjectDetectorOptions(localModel: localModel)
options.detectorMode = .singleImage
options.shouldEnableClassification = true
options.shouldEnableMultipleObjects = true
options.classificationConfidenceThreshold = NSNumber(value: 0.5)
options.maxPerObjectLabelCount = 3

Objective-C

MLKCustomObjectDetectorOptions *options =
    [[MLKCustomObjectDetectorOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.detectorMode = MLKObjectDetectorModeSingleImage;
options.shouldEnableClassification = YES;
options.shouldEnableMultipleObjects = YES;
options.classificationConfidenceThreshold = @(0.5);
options.maxPerObjectLabelCount = 3;

Jika Anda memiliki model yang dihosting dari jarak jauh, Anda harus memeriksa apakah model tersebut sudah diunduh sebelum Anda menjalankannya. Anda dapat memeriksa status download model tugas menggunakan metode isModelDownloaded(remoteModel:) pengelola model.

Meskipun Anda hanya perlu mengkonfirmasi ini sebelum menjalankan detektor objek, jika baik memiliki model yang dihosting dari jarak jauh maupun model yang dipaketkan secara lokal, masuk akal untuk melakukan pemeriksaan ini saat membuat instance ObjectDetector: buat detektor dari model jarak jauh jika telah diunduh, dan dari model lokal sebaliknya.

Swift

var options: CustomObjectDetectorOptions!
if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) {
  options = CustomObjectDetectorOptions(remoteModel: remoteModel)
} else {
  options = CustomObjectDetectorOptions(localModel: localModel)
}
options.detectorMode = .singleImage
options.shouldEnableClassification = true
options.shouldEnableMultipleObjects = true
options.classificationConfidenceThreshold = NSNumber(value: 0.5)
options.maxPerObjectLabelCount = 3

Objective-C

MLKCustomObjectDetectorOptions *options;
if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  options = [[MLKCustomObjectDetectorOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];
} else {
  options = [[MLKCustomObjectDetectorOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
}
options.detectorMode = MLKObjectDetectorModeSingleImage;
options.shouldEnableClassification = YES;
options.shouldEnableMultipleObjects = YES;
options.classificationConfidenceThreshold = @(0.5);
options.maxPerObjectLabelCount = 3;

Jika hanya memiliki model yang dihosting dari jarak jauh, Anda harus menonaktifkan model lainnya—misalnya, menyamarkan atau menyembunyikan sebagian UI—hingga Anda mengonfirmasi bahwa model telah didownload.

Anda bisa mendapatkan status download model dengan melampirkan observer ke default Pusat Notifikasi. Pastikan untuk menggunakan referensi lemah ke self di observer karena unduhan bisa memakan waktu beberapa saat, dan objek asalnya dapat yang dibebaskan pada saat pengunduhan selesai. Contoh:

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];
            }];

API deteksi dan pelacakan objek dioptimalkan untuk dua penggunaan inti ini kasus:

  • Deteksi langsung dan pelacakan objek paling terlihat di kamera jendela bidik.
  • Deteksi beberapa objek dari gambar statis.

Untuk mengonfigurasi API bagi kasus penggunaan ini:

Swift

// Live detection and tracking
let options = CustomObjectDetectorOptions(localModel: localModel)
options.shouldEnableClassification = true
options.maxPerObjectLabelCount = 3

// Multiple object detection in static images
let options = CustomObjectDetectorOptions(localModel: localModel)
options.detectorMode = .singleImage
options.shouldEnableMultipleObjects = true
options.shouldEnableClassification = true
options.maxPerObjectLabelCount = 3

Objective-C

// Live detection and tracking
MLKCustomObjectDetectorOptions *options =
    [[MLKCustomObjectDetectorOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.shouldEnableClassification = YES;
options.maxPerObjectLabelCount = 3;

// Multiple object detection in static images
MLKCustomObjectDetectorOptions *options =
    [[MLKCustomObjectDetectorOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.detectorMode = MLKObjectDetectorModeSingleImage;
options.shouldEnableMultipleObjects = YES;
options.shouldEnableClassification = YES;
options.maxPerObjectLabelCount = 3;

3. Menyiapkan gambar input

Buat objek VisionImage menggunakan UIImage atau objek CMSampleBuffer.

Jika Anda menggunakan UIImage, ikuti langkah-langkah berikut:

  • Buat objek VisionImage dengan UIImage. Pastikan untuk menentukan .orientation yang benar.

    Swift

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

    Objective-C

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

Jika Anda menggunakan CMSampleBuffer, ikuti langkah-langkah berikut:

  • Tentukan orientasi data gambar yang terdapat dalam CMSampleBuffer.

    Untuk mendapatkan orientasi gambar:

    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;
  }
}
  • Buat objek VisionImage menggunakan Objek dan orientasi CMSampleBuffer:

    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];

4. Membuat dan menjalankan detektor objek

  1. Buat detektor objek baru:

    Swift

    let objectDetector = ObjectDetector.objectDetector(options: options)

    Objective-C

    MLKObjectDetector *objectDetector = [MLKObjectDetector objectDetectorWithOptions:options];

  2. Kemudian, gunakan pendeteksi:

    Secara asinkron:

    Swift

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

    Objective-C

    [objectDetector
    processImage:image
      completion:^(NSArray *_Nullable objects,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (objects.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

    Secara sinkron:

    Swift

    var objects: [Object]
do {
    objects = try objectDetector.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

    Objective-C

    NSError *error;
NSArray *objects =
    [objectDetector resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

5. Mendapatkan informasi tentang objek berlabel

Jika panggilan ke prosesor gambar berhasil, panggilan tersebut akan meneruskan daftar Object ke pengendali penyelesaian atau menampilkan daftar, bergantung pada baik Anda memanggil metode asinkron atau sinkron.

Setiap Object berisi properti berikut:

frame CGRect yang menunjukkan posisi objek di gambar.
trackingID Bilangan bulat yang mengidentifikasi objek di seluruh gambar, atau `nil` dalam SINGLE_IMAGE_MODE.
labels
label.text Deskripsi teks label. Hanya ditampilkan jika TensorFlow Metadata model Lite berisi deskripsi label.
label.index Indeks label di antara semua label yang didukung oleh pengklasifikasi Anda.
label.confidence Nilai keyakinan klasifikasi objek.

Swift

// objects contains one item if multiple object detection wasn't enabled.
for object in objects {
  let frame = object.frame
  let trackingID = object.trackingID
  let description = object.labels.enumerated().map { (index, label) in
    "Label \(index): \(label.text), \(label.confidence), \(label.index)"
  }.joined(separator: "\n")
}

Objective-C

// The list of detected objects contains one item if multiple object detection
// wasn't enabled.
for (MLKObject *object in objects) {
  CGRect frame = object.frame;
  NSNumber *trackingID = object.trackingID;
  for (MLKObjectLabel *label in object.labels) {
    NSString *labelString =
        [NSString stringWithFormat:@"%@, %f, %lu",
                                   label.text,
                                   label.confidence,
                                   (unsigned long)label.index];
  }
}

Memastikan pengalaman pengguna yang baik

Untuk pengalaman pengguna terbaik, ikuti panduan ini di aplikasi Anda:

  • Keberhasilan deteksi objek bergantung pada kompleksitas visual objek. Di beberapa untuk dideteksi, objek dengan sedikit fitur visual mungkin memerlukan untuk mengambil bagian yang lebih besar dari gambar. Anda harus memberikan panduan kepada pengguna tentang menangkap input yang bekerja dengan baik dengan jenis objek yang ingin Anda deteksi.
  • Saat menggunakan klasifikasi, jika ingin mendeteksi objek yang tidak jatuh kategori yang didukung, terapkan penanganan khusus untuk objek terstruktur dalam jumlah besar.

Selain itu, lihat [aplikasi etalase Desain Material ML Kit][showcase-link]{: .external} dan Desain Material Kumpulan Pola untuk fitur yang didukung machine learning.

Meningkatkan performa

Jika Anda ingin menggunakan deteksi objek dalam aplikasi real-time, ikuti panduan untuk mencapai kecepatan frame terbaik:

  • Saat Anda menggunakan mode streaming dalam aplikasi real-time, jangan gunakan beberapa deteksi objek, karena sebagian besar perangkat tidak akan mampu menghasilkan frekuensi gambar yang memadai.

  • Untuk memproses frame video, gunakan API sinkron results(in:) dari detektor. Telepon metode ini dari class AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate captureOutput(_, didOutput:from:) untuk mendapatkan hasil dari video yang diberikan secara sinkron {i>frame<i}. Simpan AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames sebagai true untuk men-throttle panggilan ke detektor. Jika frame video tersedia saat detektor sedang berjalan, dan frame tersebut akan dihapus.
  • Jika Anda menggunakan output detektor untuk menempatkan grafik gambar input, pertama-tama dapatkan hasilnya dari ML Kit, lalu render gambar dan overlay dalam satu langkah. Dengan demikian, Anda merender ke permukaan tampilan hanya sekali untuk setiap {i> frame<i} input yang diproses. Lihat updatePreviewOverlayViewWithLastFrame dalam contoh panduan memulai ML Kit sebagai contoh.