Lens Studio

Roboflowでトレーニング済みのモデルが準備できたら、そのモデルをSnapMLにデプロイできます。

タスクサポート

ホストAPIでサポートされているタスクタイプは以下の通りです：

注意：Roboflow Train 3.0でトレーニングされたモデルのみがサポートされています。モデルがRoboflow Train 3.0でトレーニングされたかどうかは、モデルに関連付けられたバージョンページで確認できます。

モデルをLens Studioにデプロイする

Roboflowのサイドバーで「デプロイ」をクリックし、「Snap Lens Studioで使用」ボックスが表示されるまでスクロールします。「Lens Studioにエクスポート」をクリックします。

このボタンをクリックすると、モデル内のクラス情報が表示されるポップアップが現れます。

これらのクラスは順番に並んでおり、次のLens Studioでのモデル設定ステップで使用されます。今後のためにクラスリストをメモしておいてください。

さらに、2つのファイルがダウンロードされます：

1. 最小限の設定でアプリケーションに重みを使用できるRoboflow Lens Studioテンプレート、および；

2. モデルの重みファイル。

Roboflow Lens Studioテンプレートは100MBあるため、インターネット接続によってはダウンロードに少し時間がかかる場合があります。

テンプレートの準備ができたら、Lens Studioでモデルの設定を始めましょう。

Lens Studioでモデルを設定する

まだLens Studioをインストールしていない場合は、 Snap ARウェブサイト から最新バージョンのLens Studioをダウンロードしてください。Lens Studioがインストールできたら、モデルの設定を始める準備が整いました。

このセクションではRoboflow Lens Studioテンプレートを使用しますが、 MLControllerコンポーネント.

先ほどダウンロードしたRoboflow Lens Studioテンプレートを解凍し、解凍したフォルダ内の「Roboflow-Lens-Template.Isproj」ファイルを開きます。

アプリケーションを開くと、次のような画面が表示されます：

デフォルトでは、テンプレートはコインカウントモデルを使用しています。この例では、以前作成したトランプモデルを使用します。このアプリケーションは各予測の周りにボックスを描画しますが、Lens Studioを使って独自のフィルターやロジックを追加できます。

Lens Studioの左サイドバー上部にある「ML Controller」ボックスをクリックします：

これにより、プレビューウィンドウの横でアプリケーションでモデルを設定できるボックスが開きます：

デモアプリケーションはコインカウンターの例用に設定されています。自分のモデルを使うには、まず「ML Model」ボックスをクリックします：

次に、Roboflowからダウンロードした重みファイルをポップアップボックスにドラッグします：

重みファイルをドラッグすると、いくつかの設定オプションが表示されます。ポップアップの「Inputs」セクションで、各「Scale」値を0.0039に設定します。バイアス値はデフォルトのままにしてください。

その後、「Import」をクリックしてモデルをインポートします。

Lens Studioでクラスを設定する

これでモデルがLens Studioに読み込まれました。あと1ステップあります：どのクラスを使用するかモデルに伝えます。

先ほど使用したML Modelボタンの下にある「Class Settings」タブで、クラスのリストが表示されます。これらはデモプロジェクトのコインカウンター用に設定されていますが、自分のLens Studioプロジェクトを使う場合は空欄になります。

ここで、クラス名とラベルを設定する必要があります。ラベルはRoboflowダッシュボードで表示された順番でなければなりません。トランプアプリケーション用の値を設定する例を示します：

モデル内の各クラスについてこの設定を行う必要があります。Snapがモデル重み内の情報を解釈できるように、すべてのクラスを指定しなければなりません。

これでアプリケーションの準備ができました！「プレビュー」ボックスを使ってパソコン上でアプリケーションを使用したり、自分のデバイスでデモしたりできます。 Snapchatとのペアリング機能.