iOS SDK

अपने iOS एप में प्रशिक्षित Roboflow मॉडल को deploy करें

Roboflow Mobile iOS SDK एक उत्कृष्ट विकल्प है यदि आप ऐसा iOS एप्लिकेशन विकसित कर रहे हैं जहाँ तेज़ इनफरेंस के लिए या नई विशेषताओं, क्षमताओं और उपयोग मामलों (जैसे ऑगमेंटेड रियलिटी) को सक्षम करने के लिए मॉडल को edge (iPad या iPhone) पर चलाना आवश्यक है।

नैटिव मोबाइल एप्लिकेशन जिनमें कस्टम कंप्यूटर विज़न मॉडल एम्बेडेड होते हैं, डेवलपर्स को उनके ऐप्स को देखने की क्षमता देने की अनुमति देते हैं।

टास्क समर्थन

होस्टेड API द्वारा निम्नलिखित टास्क प्रकार समर्थित हैं:

टास्क प्रकार	iOS SDK डिप्लॉयमेंट द्वारा समर्थित
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन	✅
क्लासिफिकेशन
इंस्टेंस सेगमेंटेशन	✅ (iOS 18 या उससे ऊपर)
सीमान्टिक सेगमेंटेशन

एक मॉडल को iOS डिवाइस पर डिप्लॉय करें

समर्थित हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर

सभी iOS डिवाइस ऑन-डिवाइस इनफरेंस का समर्थन करते हैं, लेकिन जो iPhone 8 (A11 Bionic प्रोसेसर) से पुराने हैं वे कम ऊर्जा-कुशल gpu इंजन पर वापस चले जाएंगे।

Roboflow न्यूनतम iOS संस्करण 15.4 की आवश्यकता रखता है (इंस्टेंस सेगमेंटेशन मॉडलों के लिए 18.0)।

प्रोटोटाइपिंग

आप इसके खिलाफ विकास कर सकते हैं Roboflow Hosted Inference API। यह वही प्रशिक्षित मॉडल उपयोग करता है जो ऑन-डिवाइस इनफरेंस में होते हैं।

इंस्टॉलेशन

• इंस्टॉल करें CocoaPods | समस्या निवारण गाइड

"CocoaPods Ruby के साथ बनाया गया है और यह macOS पर उपलब्ध डिफ़ॉल्ट Ruby के साथ इंस्टॉल होने योग्य होगा। आप Ruby वर्शन मैनेजर का उपयोग कर सकते हैं, हालांकि हम सिफारिश करते हैं कि जब तक आप जानते न हों तब तक macOS पर उपलब्ध मानक Ruby का उपयोग करें। डिफ़ॉल्ट Ruby इंस्टॉल उपयोग करने पर आपको जेम्स इंस्टॉल करते समय sudo का उपयोग करना होगा। (यह जेम इंस्टॉलेशन की अवधि के दौरान ही समस्या है।)" - CocoaPods

यदि आप इस प्रक्रिया के लिए RubyGems को एडमिन अधिकार देना नहीं चाहते तो "Sudo-less" इंस्टॉलेशन एक विकल्प है। हालांकि, ध्यान दें कि sudo इंस्टॉलेशन अधिक सामान्य है।

जांचें कि CocoaPods सफलतापूर्वक इंस्टॉल हुआ है या नहीं, यह दर्ज करके pod --version अपने Terminal में।

Roboflow CocoaPod इंस्टॉल करना

सबसे पहले, चलाएँ pod init अपने प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में।

सुनिश्चित करें कि Podfile निर्दिष्ट करता है platform :ios, '15.4'

अगला, जोड़ें pod 'Roboflow' अपने Podfile.

यदि आपके पास XCode Command Line Tools इंस्टॉल नहीं हैं, तो चलाएँ xcode-select --install अपने Terminal में।

यह वापस करेगा: xcode-select: error: command line tools are alreadyinstalled, use "Software Update" to install updates यदि Command Line Tools पहले से ही आपके सिस्टम पर मौजूद हैं।

अंत में, चलाएँ pod install और जनरेट किया गया .xcworkspace फाइल खोलें XCode.

Podfile की सफल स्थापना के बाद Terminal

Podfile की सफल स्थापना के बाद प्रोजेक्ट डायरेक्टरी

• यदि यह त्रुटि लौटता है: "You may have encountered a bug in the Ruby interpreter or extension libraries," तो पहले चलाएँ brew install cocoapodsऔर फिर चलाएँ pod install और जनरेट किया गया .xcworkspace XCode में फाइल।

  • जांचें कि CocoaPods सफलतापूर्वक इंस्टॉल हुआ है या नहीं, यह दर्ज करके pod --version अपने Terminal में।

Swift में Roboflow का उपयोग करना

नेविगेट करें .xcworkspace XCode में फाइल।

अगला, जोड़कर Roboflow को इम्पोर्ट करें import Roboflow। को .xcworkspace फाइल में।

फिर, Roboflow API का एक उदाहरण बनाएं इस के साथ let rf = Roboflow(apiKey: "API_KEY")। के लिए modelVersion, बदलें YOUR-MODEL-VERSION-# अपने मॉडल के वर्शन नंबर के पूर्णांक मान से।

अपने प्रोजेक्ट जानकारी का पता लगाना

Completion Handler उपयोग:

import Roboflow
...
// अपने API Key के साथ इनिशियलाइज़ करें
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
var model: RFModel?
...

//model आपका मॉडल का प्रोजेक्ट नाम है
rf.load(model: "YOUR-MODEL-ID", modelVersion: YOUR-MODEL-VERSION-#) { [self] model, error, modelName, modelType in
    if error != nil {
        print(error?.localizedDescription as Any)
    } else {
        model?.configure(threshold: threshold, overlap: overlap, maxObjects: maxObjects
                            processingMode: .performance or .balanced or .quality, // instance seg
                            maxNumberPoints: max number of mask processing points) // instance seg
        self.model = model
    }
    
}
...

//model?.detect एक UIImage लेता है और उस पर इनफरेंस चलाता है
let img = UIImage(named: "example.jpeg") // या CVPixelBuffer
model?.detect(image: img!) { predictions, error in
    if error != nil {
        print(error)
    } else {
        print(predictions)
    }
}

असिंक्रोनस उपयोग:

असिंक्रोनस रूप से उपयोग करने के लिए, आपको अपने Roboflow मॉडल को एक असिंक्रोनस ब्लॉक के भीतर बुलाना होगा।

import Roboflow
...
// अपने API Key के साथ इनिशियलाइज़ करें
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
...

//model आपका मॉडल का प्रोजेक्ट नाम है
let (model, loadingError, modelName, modelType) = await rf.load(model: "YOUR-MODEL-ID", modelVersion: YOUR-MODEL-VERSION-#)
model!.configure(threshold: threshold, overlap: overlap, maxObjects: maxObjects)
...

//model?.detect एक UIImage लेता है और उस पर इनफरेंस चलाता है
let img = UIImage(named: "example.jpeg")
let (predictions, predictionError) = await model!.detect(image: img!)
print(predictions)

प्रेडिक्शन्स फ़ॉर्मेट:

x:Float // ऑब्जेक्ट का केंद्र x
y:Float // ऑब्जेक्ट का केंद्र y
width:Float
height:Float
className:String
confidence:Float
color:UIColor
box:CGRect
points:[CGPoint] // केवल इंस्टेंस सेगमेंटेशन मॉडल के लिए

CGRect

नेटिव Swift उदाहरण

The roboflow-ios-starter ऐप roboflow मॉडलों के साथ एक रीयलटाइम iOS ऐप बनाने के लिए एक शानदार शुरुआती बिंदु है। इसमें कैमरा सेटअप, मॉडल लोडिंग और प्रोसेस, और ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन मॉडलों दोनों के लिए आउटपुट ड्रॉइंग कोड शामिल है।

React Native Expo ऐप उदाहरण

हम यहाँ एक expo ऐप में इस SDK को React Native के साथ इंटीग्रेट करने का एक उदाहरण भी प्रदान करते हैं। जब आप अपने डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन के निर्माण पर विचार कर रहे हों तो यह उपयोगी हो सकता है।

सुनिश्चित करें कि आप दोनों के पास हैं Expo और CocoaPods इंस्टॉल किया हुआ।

• expo-cli निम्नलिखित Node.js वर्शन का समर्थन करता है: >=12.13.0 <15.0.0 (Maintenance LTS) और >=16.0.0 <17.0.0 (Active LTS)

• Node.js के लिए yarn पैकेज इंस्टॉल होना चाहिए (npm install -g yarn)

GitHub - roboflow/RoboflowExpoExampleGitHub

iOS उदाहरण एप्लिकेशन - CashCounter

डाउनलोड करें CashCounter, हमारा उदाहरण iOS ऐप जो US सिक्के और नोट गिनता है, यह दिखाने के लिए कि आप कैसे कंप्यूटर विज़न मॉडल को iPhone पर डिप्लॉय कर सकते हैं। आप बॉक्स विज़ुअलाइज़ेशन, FPS, ऑब्जेक्ट काउंटिंग, इमेज अपलोड, और अन्य उदाहरण देखेंगे।