iOS에서 커스텀 모델을 사용하여 이미지 라벨 지정

ML Kit를 사용하여 이미지 속 항목을 인식하고 라벨을 지정할 수 있습니다. 이 API는 다양한 커스텀 이미지 분류 모델을 지원합니다. 제발 자세한 내용은 ML Kit를 사용한 맞춤 모델을 참조하세요. 모델 호환성 요구사항, 선행 학습된 모델을 찾을 수 있는 위치, 자체 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.

커스텀 모델을 통합하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 다음을 기준으로 모델을 번들로 묶을 수 있습니다. 앱의 애셋 폴더에 넣거나 동적으로 다운로드할 수 있습니다. 있습니다. 다음 표에서는 두 가지 옵션을 비교합니다.

번들 모델 호스팅된 모델
모델이 앱 APK에 포함되어 크기가 커집니다. 모델이 APK의 일부가 아닙니다. 에 업로드되어 호스팅됩니다. Firebase 머신러닝.
Android 기기가 오프라인 상태일 때도 모델을 즉시 사용할 수 있습니다. 모델이 요청 시 다운로드됩니다.
Firebase 프로젝트가 필요하지 않음 Firebase 프로젝트 필요
모델을 업데이트하려면 앱을 다시 게시해야 합니다. 앱을 다시 게시할 필요 없이 모델 업데이트 푸시
A/B 테스트 기본 제공 없음 Firebase 원격 구성으로 간편하게 A/B 테스트 진행

사용해 보기

시작하기 전에

  1. Podfile에 ML Kit 라이브러리를 포함합니다.

    모델을 앱과 번들로 묶는 방법은 다음과 같습니다.

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '3.2.0'
    

    Firebase에서 모델을 동적으로 다운로드하려면 LinkFirebase를 추가합니다. 종속됩니다.

    pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '3.2.0'
    pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '3.2.0'
    
  2. 프로젝트의 포드를 설치하거나 업데이트한 후 Xcode 프로젝트를 엽니다. .xcworkspace를 사용하여 호출 ML Kit는 Xcode 버전 13.2.1에서 지원됩니다. 또는 그 이상일 수 있습니다.

  3. 모델을 다운로드하려면 iOS 프로젝트에 Firebase 추가 확인하세요. 이 작업은 있습니다.

1. 모델 로드

로컬 모델 소스 구성

모델을 앱과 번들로 묶으려면 다음 안내를 따르세요.

  1. 모델 파일 (일반적으로 .tflite 또는 .lite로 끝남)을 Xcode에 복사합니다. 이 경우 Copy bundle resources를 선택해야 합니다. 이 모델 파일이 App Bundle에 포함되어 ML Kit에서 사용할 수 있게 됩니다.

  2. 모델 파일의 경로를 지정하여 LocalModel 객체를 만듭니다.

    Swift

    let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)

    Objective-C

    MLKLocalModel *localModel =
        [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];
를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.

Firebase 호스팅 모델 소스 구성

원격 호스팅 모델을 사용하려면 RemoteModel 객체를 만들고 모델을 게시할 때 할당한 이름:

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];

그런 다음 모델을 다운로드할 조건을 지정하여 모델 다운로드 작업을 선택합니다. 모델이 기기에 없거나 최신 모델이 사용 가능해지면 태스크는 DAG를 비동기식으로 있습니다.

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];

대부분의 앱은 초기화 코드에서 다운로드 작업을 시작하지만 모델을 사용하기 전에 언제든지 이 작업을 할 수 있습니다.

이미지 라벨러 구성

모델 소스를 구성한 후 모델 소스에서 ImageLabeler 객체를 만듭니다. 있습니다.

사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.

옵션
confidenceThreshold

감지된 라벨의 최소 신뢰도 점수입니다. 설정하지 않으면 모델의 메타데이터에 지정된 분류 기준 임곗값이 사용됩니다. 모델에 메타데이터가 없거나 메타데이터가 포함되지 않은 경우 분류 기준 임곗값을 지정하면 기본 임곗값인 0.0이 있습니다.

maxResultCount

반환할 최대 라벨 수입니다. 설정하지 않으면 10이 사용됩니다.

로컬로 번들된 모델만 있다면 LocalModel 객체:

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];

원격 호스팅 모델이 있는 경우에는 모델이 다운로드할 수 있습니다. 모델 다운로드 상태를 확인할 수 있습니다. 모델 관리자의 isModelDownloaded(remoteModel:) 메서드를 사용하여 태스크를 수행합니다.

이는 라벨러를 실행하기 전에만 확인하면 되지만 원격 호스팅 모델과 로컬로 번들된 모델이 모두 있는 경우 ImageLabeler를 인스턴스화할 때 이 확인을 실행하는 것이 좋습니다. 다운로드된 경우 원격 모델에서, 그리고 로컬 모델에서 라벨을 지정합니다. 없습니다.

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];

원격 호스팅 모델만 있는 경우 모델 관련 사용을 중지해야 합니다. 비활성화되거나 UI의 일부를 숨기는 등의 작업을 할 수 없습니다. 모델이 다운로드되었음을 확인합니다.

기본값에 관찰자를 연결하여 모델 다운로드 상태를 가져올 수 있습니다. 알림 센터를 탭합니다. 관찰자에서 self의 약한 참조를 사용해야 합니다. 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수 있고 원래 객체는 다운로드가 완료되면 해제됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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. 입력 이미지 준비

VisionImage 객체를 UIImage 또는 CMSampleBuffer입니다.

UIImage를 사용하는 경우 다음 단계를 따르세요.

  • UIImageVisionImage 객체를 만듭니다. 올바른 .orientation를 지정해야 합니다.

    Swift

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

    Objective-C

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

CMSampleBuffer를 사용하는 경우 다음 단계를 따르세요.

  • CMSampleBuffer

    이미지 방향을 가져오는 방법은 다음과 같습니다.

    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;
      }
    }
          
  • 다음을 사용하여 VisionImage 객체를 만듭니다. CMSampleBuffer 객체 및 방향:

    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. 이미지 라벨러 실행

이미지의 객체에 라벨을 지정하려면 image 객체를 ImageLabelerprocess() 메서드를 사용하여 지도 가장자리에 패딩을 추가할 수 있습니다.

비동기식으로:

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.
     }];

동기식으로:

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. 라벨이 지정된 항목에 대한 정보 가져오기

이미지 라벨 지정 작업이 성공하면 ImageLabelImageLabel는 이전에 봤던 것들을 나타냅니다. 있습니다. 각 라벨의 텍스트 설명을 가져올 수 있습니다 (사용 가능한 경우 TensorFlow Lite 모델 파일의 메타데이터), 신뢰도 점수, 색인입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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;
}

실시간 성능 개선을 위한 팁

실시간 애플리케이션에서 이미지에 라벨을 지정하려면 다음 가이드라인을 참조하세요.