Detecta, haz un seguimiento y clasifica objetos con un modelo de clasificación personalizado en iOS

Puedes usar ML Kit para detectar objetos y hacerles seguimiento en fotogramas sucesivos de video.

Cuando pasas una imagen al Kit de AA, este detecta hasta cinco objetos junto con la posición de cada objeto en la imagen. Al detectar objetos en transmisiones de video por Internet, cada objeto tiene un ID único que puedes usar para seguir el objeto de un fotograma a otro.

Puedes usar un modelo de clasificación de imágenes personalizado para clasificar los objetos detectado. Consulta Modelos personalizados con el Kit de AA para obtener orientación sobre los requisitos de compatibilidad de los modelos, dónde encontrar modelos previamente entrenados, y cómo entrenar tus propios modelos.

Hay dos formas de integrar un modelo personalizado. Puedes empaquetar el modelo colocarla dentro de la carpeta de recursos de la app, o bien puedes descargarla de forma dinámica desde Firebase. En la siguiente tabla, se comparan las dos opciones.

Modelo empaquetado Modelo alojado
El modelo es parte del archivo .ipa de tu app, que aumenta su tamaño. El modelo no forma parte del archivo .ipa de tu app. Sí alojada mediante la carga en Aprendizaje automático de Firebase.
El modelo está disponible de inmediato, incluso cuando el dispositivo Android está sin conexión El modelo se descarga a pedido
No se necesita un proyecto de Firebase Requiere un proyecto de Firebase
Debes volver a publicar tu app para actualizar el modelo Envía actualizaciones del modelo sin volver a publicar tu app
Sin pruebas A/B integradas Pruebas A/B sencillas con Firebase Remote Config

Probar

Antes de comenzar

  1. Incluye las bibliotecas del ML Kit en tu Podfile:

    Para empaquetar un modelo con tu app, sigue estos pasos:

    pod 'GoogleMLKit/ObjectDetectionCustom', '15.5.0'
    

    Para descargar un modelo de Firebase de forma dinámica, agrega LinkFirebase. dependencia:

    pod 'GoogleMLKit/ObjectDetectionCustom', '15.5.0'
    pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '15.5.0'
    
  2. Después de instalar o actualizar los Pods de tu proyecto, abre tu proyecto de Xcode. con su .xcworkspace. El Kit de AA es compatible con la versión 13.2.1 de Xcode. o una superior.

  3. Si quieres descargar un modelo, asegúrate de agregar Firebase a tu proyecto de iOS si aún no lo has hecho. Esto no es necesario cuando agrupas los un modelo de responsabilidad compartida.

1. Carga el modelo

Configura una fuente de modelo local

Para empaquetar el modelo con tu app, haz lo siguiente:

  1. Copia el archivo del modelo (que generalmente termina en .tflite o .lite) en tu Xcode y asegúrate de seleccionar Copy bundle resources cuando lo hagas. El se incluirá en el paquete de la app y estará disponible para el Kit de AA.

  2. Crea un objeto LocalModel y especifica la ruta de acceso al archivo de modelo:

    Swift

    let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)

    Objective-C

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

Configura una fuente de modelo alojada en Firebase

Para usar el modelo alojado de forma remota, crea un objeto CustomRemoteModel. Especifica el nombre que le asignaste al modelo cuando lo publicaste:

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];

Luego, inicia la tarea de descarga del modelo y especifica las condiciones que deseas permitir la descarga. Si el modelo no está en el dispositivo o si es del modelo está disponible, la tarea descargará de forma asíncrona la de 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];

Muchas apps comienzan la tarea de descarga en su código de inicialización, pero tú puedes hacerlo en cualquier momento antes de usar el modelo.

2. Configura el detector de objetos

Después de configurar las fuentes de tu modelo, configura el detector de objetos para tu caso de uso con un objeto CustomObjectDetectorOptions. Puedes cambiar el los siguientes parámetros de configuración:

Configuración del detector de objetos
Modo de detección STREAM_MODE (predeterminado) | SINGLE_IMAGE_MODE

En STREAM_MODE (predeterminado), el detector de objetos se ejecuta. con baja latencia, pero pueden producir resultados incompletos (como cuadros de límite o etiquetas de categoría no especificados) en los primeros. invocaciones del detector. Además, en STREAM_MODE, el detector asigna IDs de seguimiento a los objetos, que puedes usar para hacer un seguimiento de los objetos en los fotogramas. Usa este modo cuando quieras hacer un seguimiento objetos, o cuando la latencia baja es importante, como cuando se procesan transmisiones de video por Internet en tiempo real.

En SINGLE_IMAGE_MODE, el detector de objetos muestra el resultado una vez determinado el cuadro delimitador del objeto. Si habilitar la clasificación, ya que devuelve el resultado después del límite cuadro y etiqueta de categoría están disponibles. Como consecuencia, la latencia de detección es potencialmente mayor. Además, en SINGLE_IMAGE_MODE, no se asignaron los IDs de seguimiento. Usa este modo si la latencia no es crítica y no quieres lidiar resultados parciales.

Detecta varios objetos y hazles un seguimiento false (predeterminado) | true

Ya sea para detectar y rastrear hasta cinco objetos o solo los más objeto destacado (predeterminado).

Clasifica objetos false (predeterminado) | true

Si se deben clasificar o no los objetos detectados de clasificación personalizado. Para usar tu clasificación personalizada debes configurarlo como true.

Umbral de confianza de clasificación

Puntuación de confianza mínima de las etiquetas detectadas. Si no se establece, de clasificación especificado por los metadatos del modelo. Si el modelo no contiene metadatos o si estos no especificas un umbral del clasificador, se establecerá un umbral predeterminado de 0.0 que se usan.

Cantidad máxima de etiquetas por objeto

Cantidad máxima de etiquetas por objeto que el detector el resultado. Si no la estableces, se usará el valor predeterminado de 10.

Si solo tienes un modelo empaquetado a nivel local, crea un detector de objetos desde tu objeto LocalModel:

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;

Si tienes un modelo alojado de forma remota, deberás verificar que se haya descargado antes de ejecutarlo. Puedes verificar el estado de la descarga del modelo tarea con el método isModelDownloaded(remoteModel:) del administrador de modelos.

Aunque solo tienes que confirmar esto antes de ejecutar el detector de objetos, si tanto un modelo alojado de forma remota como uno empaquetado localmente, podría hacer sentido realizar esta verificación cuando se cree una instancia de ObjectDetector: crea un del modelo remoto, si se descargó, y del modelo local de lo contrario.

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;

Si solo tienes un modelo alojado de forma remota, debes inhabilitar las funciones funcional, por ejemplo, ocultar o inhabilitar parte de tu IU, hasta que confirmas que el modelo se descargó.

Puedes obtener el estado de descarga del modelo adjuntando observadores al valor predeterminado Centro de notificaciones. Asegúrate de utilizar una referencia débil para self en el observador ya que las descargas pueden tardar un tiempo y el objeto de origen puede para cuando finalice la descarga. Por ejemplo:

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];
            }];

La API de detección y seguimiento de objetos está optimizada para estos dos usos principales casos:

  • Detección y seguimiento en vivo del objeto más prominente de la cámara visor.
  • Es la detección de varios objetos a partir de una imagen estática.

Si deseas configurar la API para estos casos de uso, sigue estos pasos:

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. Prepara la imagen de entrada

Crea un objeto VisionImage con un objeto UIImage o CMSampleBuffer

Si usas un UIImage, sigue estos pasos:

  • Crea un objeto VisionImage con UIImage. Asegúrate de especificar el .orientation correcto.

    Swift

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

    Objective-C

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

Si usas un CMSampleBuffer, sigue estos pasos:

  • Especificar la orientación de los datos de imagen que se incluyen en la CMSampleBuffer

    Para obtener la orientación de la imagen, haz lo siguiente:

    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;
      }
    }
          
  • Crea un objeto VisionImage con el elemento Objeto CMSampleBuffer y orientación:

    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. Crea y ejecuta el detector de objetos

  1. Crea un detector de objetos nuevo:

    Swift

    let objectDetector = ObjectDetector.objectDetector(options: options)

    Objective-C

    MLKObjectDetector *objectDetector = [MLKObjectDetector objectDetectorWithOptions:options];
  2. Luego, usa el detector:

    De forma asíncrona:

    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.
         }];

    De forma síncrona:

    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. Obtén información sobre los objetos etiquetados

Si la llamada al procesador de imágenes se ejecuta correctamente, este pasa una lista de Object al controlador de finalización o muestra la lista, según lo siguiente: sin importar si llama al método asíncrono o síncrono.

Cada Object contiene las siguientes propiedades:

frame Un CGRect que indica la posición del objeto en el imagen.
trackingID Un número entero que identifica el objeto en las imágenes, o "nil" en SINGLE_IMAGE_MODE
labels
label.text Es la descripción del texto de la etiqueta. Solo se devuelve si el SDK Los metadatos del modelo Lite contienen descripciones de etiquetas.
label.index El índice de la etiqueta entre todas las etiquetas que admite el clasificador.
label.confidence El valor de confianza de la clasificación de objetos.

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];
  }
}

Cómo garantizar una excelente experiencia del usuario

Para obtener la mejor experiencia del usuario, sigue estos lineamientos en tu app:

  • La detección correcta de objetos depende de la complejidad visual del objeto. En ser detectados, los objetos con un número reducido de características visuales podrían necesitar ocupe una parte más grande de la imagen. Debes brindar orientación a los usuarios sobre y capturar entradas que funcionen bien con el tipo de objetos que quieres detectar.
  • Cuando usas la clasificación, si deseas detectar objetos que no caen de forma clara en las categorías admitidas, implementa un manejo especial para los objetos.

Además, consulta la [App de presentación de Material Design del Kit de AA][showcase-link]{: .external } y el Material Design Colección de patrones para atributos con tecnología de aprendizaje automático.

Cómo mejorar el rendimiento

Si quieres usar la detección de objetos en una aplicación en tiempo real, sigue estos pasos: pautas para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

  • Cuando uses el modo de transmisión en una aplicación en tiempo real, no uses varias detección de objetos, ya que la mayoría de los dispositivos no podrán producir una velocidad de fotogramas adecuada.

  • Para procesar fotogramas de video, usa la API síncrona results(in:) del detector. Llamada este método desde el De AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate La función captureOutput(_, didOutput:from:) para obtener resultados de un video determinado de forma síncrona marco. Mantener de AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames como true para limitar las llamadas al detector Si un nuevo cliente El fotograma estará disponible mientras se ejecute el detector, que se descartará.
  • Si usas la salida del detector para superponer gráficos la imagen de entrada, primero obtén el resultado del Kit de AA y, luego, renderiza la imagen y superponerla en un solo paso. De esta manera, renderizas en la superficie de visualización. solo una vez por cada trama de entrada procesada. Consulta updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. en la muestra de inicio rápido del Kit de AA para ver un ejemplo.