Lens Studio

Snap Lens बनाने के उपयोग के लिए अपने मॉडल को Lens Studio पर तैनात करें।

Roboflow में एक प्रशिक्षित मॉडल तैयार होने पर, आप अपने मॉडल को SnapML पर डिप्लॉय कर सकते हैं।

टास्क सपोर्ट

होस्टेड API निम्नलिखित टास्क प्रकारों का समर्थन करता है:

टास्क प्रकार	Lens Studio द्वारा समर्थित
Object Detection	✅
क्लासिफिकेशन
इंस्‍टेंस सेगमेंटेशन
सैमान्टिक सेगमेंटेशन

नोट: केवल Roboflow Train 3.0 का उपयोग करके प्रशिक्षित मॉडल ही समर्थित हैं। आप यह जाँच सकते हैं कि मॉडल Roboflow Train 3.0 पर प्रशिक्षित है या नहीं उसके संबंधित मॉडल के Versions पेज की जाँच करके।

Lens Studio पर एक मॉडल डिप्लॉय करें

Roboflow साइडबार में “Deploy” पर क्लिक करें, फिर नीचे स्क्रॉल करें जब तक आपको “Use with Snap Lens Studio” बॉक्स दिखाई न दे। फिर “Export to Lens Studio” पर क्लिक करें।

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जब आप इस बटन पर क्लिक करेंगे, एक पॉपअप दिखाई देगा जिसमें आपके मॉडल की कक्षाओं (classes) के बारे में जानकारी दिखाई जाएगी।

ये कक्षाएँ क्रमबद्ध होती हैं और अगली चरण में Lens Studio में आपके मॉडल को कॉन्फ़िगर करते समय उपयोग की जाएंगी। भविष्य के उपयोग के लिए कक्षा सूची नोट कर लें।

इसके अतिरिक्त, दो फाइलें डाउनलोड होंगी:

1. Roboflow Lens Studio टेम्पलेट, जिसके साथ आप न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन में अपने weights को एक एप्लिकेशन में उपयोग कर सकते हैं, और;

2. आपके मॉडल के weights।

Roboflow Lens Studio टेम्पलेट 100 MB का है, इसलिए टेम्पलेट डाउनलोड करने में आपके इंटरनेट कनेक्शन के अनुसार कुछ समय लग सकता है।

टेम्पलेट तैयार होने के बाद, हम Lens Studio में अपने मॉडल को सेटअप करना शुरू कर सकते हैं।

Lens Studio में मॉडल कॉन्फ़िगर करें

यदि आपने पहले से Lens Studio इंस्टॉल नहीं किया है, तो जाएँ Snap AR वेबसाइट और Lens Studio का नवीनतम संस्करण डाउनलोड करें। Lens Studio इंस्टॉल होने के साथ, हम अपने मॉडल को कॉन्फ़िगर करना शुरू करने के लिए तैयार हैं।

इस अनुभाग के लिए, हम Roboflow Lens Studio टेम्पलेट का उपयोग करेंगे। लेकिन, आप अपने मॉडल weights को किसी भी एप्लिकेशन में उपयोग कर सकते हैं जिसमें MLController component.

किसी भी Roboflow Lens Studio टेम्पलेट को अनज़िप करें जो आपने पहले डाउनलोड किया था, फिर अनज़िप किए गए फ़ोल्डर में “Roboflow-Lens-Template.Isproj” फाइल खोलें।

जब आप एप्लिकेशन खोलेंगे, तो आप कुछ इस तरह देखेंगें:

डिफ़ॉल्ट रूप से, टेम्पलेट एक coin counting मॉडल का उपयोग करता है। इस उदाहरण के लिए, हम पहले बनाए गए playing cards मॉडल का उपयोग करेंगे। यह एप्लिकेशन प्रत्येक prediction के चारों ओर बॉक्स बनाती है, लेकिन आप Lens Studio का उपयोग करके अपने स्वयं के फ़िल्टर और लॉजिक जोड़ सकते हैं।

Lens Studio में बाईं साइडबार के शीर्ष पर “ML Controller” बॉक्स पर क्लिक करें:

यह एक बॉक्स खोलेगा जिसमें आप प्रीव्यू विंडो के बगल में एप्लिकेशन में उपयोग के लिए अपने मॉडल को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं:

हमारा डेमो एप्लिकेशन coin counter उदाहरण के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। अपना स्वयं का मॉडल उपयोग करने के लिए, पहले “ML Model” बॉक्स पर क्लिक करें:

फिर, Roboflow से डाउनलोड किए गए weights को पॉपअप बॉक्स में ड्रैग करें:

जब आप weights ड्रैग करेंगे, तो आपसे कुछ कॉन्फ़िगरेशन विकल्प पूछे जाएंगे। पॉपअप के “Inputs” सेक्शन में प्रत्येक “Scale” मान को 0.0039 पर सेट करें। bias मानों को उनके डिफ़ॉल्ट के रूप में छोड़ दें।

फिर, अपना मॉडल इम्पोर्ट करने के लिए “Import” पर क्लिक करें।

Lens Studio में कक्षाओं को कॉन्फ़िगर करें

अब हमारा मॉडल Lens Studio में लोड हो गया है। एक और चरण बचा है: अपने मॉडल को बताना कि हम कौन-कौन सी कक्षाएँ उपयोग कर रहे हैं।

ML Model बटन के नीचे “Class Settings” टैब में जो हमने पहले उपयोग किया था, वहाँ आप कक्षाओं की एक सूची देखेंगे। ये हमारी डेमो प्रोजेक्ट में coin counter उदाहरण के लिए कॉन्फ़िगर की गई हैं, लेकिन यदि आप अपने स्वयं के Lens Studio प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं तो ये मान खाली होंगे।

यहाँ, हमें अपने क्लास नाम और लेबल सेट करने हैं। लेबल Roboflow डैशबोर्ड में प्रस्तुत किए गए क्रम में होना चाहिए। यह playing card एप्लिकेशन के लिए हमारे मानों में से एक सेट करने का उदाहरण है:

हमें अपने मॉडल की प्रत्येक कक्षा के लिए यह कॉन्फ़िगरेशन करनी होगी। आपको अपने मॉडल की सभी कक्षाएँ निर्दिष्ट करनी चाहिए ताकि Snap मॉडल weights में मौजूद जानकारी को समझ सके।

अब हमारी एप्लिकेशन उपयोग के लिए तैयार है! आप अपने कंप्यूटर पर एप्लिकेशन का उपयोग करने के लिए “Preview” बॉक्स का उपयोग कर सकते हैं, या अपने डिवाइस पर अपनी एप्लिकेशन का डेमो दिखाने के लिए Pairing with Snapchat feature.