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# iOS SDK

Roboflow Mobile iOS SDK는 더 빠른 inference를 위해 또는 새로운 기능, capabilities, use case(예: augmented reality)를 활용하기 위해 edge(iPad 또는 iPhone)에서 model이 실행되어야 하는 iOS 애플리케이션을 개발하는 경우 훌륭한 옵션입니다.

커스텀 computer vision model이 내장된 네이티브 모바일 애플리케이션을 사용하면 개발자가 앱에 시각을 부여할 수 있습니다.

## 지원 작업

다음 작업 유형이 hosted API에서 지원됩니다:

| 작업 유형                 | iOS SDK Deployment에서 지원 |
| --------------------- | ----------------------- |
| Object Detection      | ✅                       |
| Classification        |                         |
| Instance Segmentation | ✅ (iOS 18 이상)           |
| Semantic Segmentation |                         |

### CoreML Export 호환성

다음 model architecture는 CoreML (`.mlpackage`) export를 통한 on-device deployment를 지원합니다:

| Model                 | CoreML Export |
| --------------------- | ------------- |
| RF-DETR               | ✅             |
| YoloLite              | ✅             |
| Classification models | ✅             |

## iOS Device에 Model 배포하기

### 지원되는 Hardware 및 Software

모든 iOS device는 on-device inference를 지원하지만, iPhone 8(A11 Bionic Processor)보다 오래된 기기는 에너지 효율이 더 낮은 gpu engine으로 fallback됩니다.

Roboflow는 최소 iOS 버전 15.4를 요구합니다(instance segmentation models의 경우 18.0).

## 프로토타이핑

다음을 대상으로 개발할 수 있습니다 [Roboflow Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/deploy/serverless). 이는 on-device inference와 동일한 trained model을 사용합니다.

## 설치

* 설치 [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html) | [문제 해결 가이드](https://guides.cocoapods.org/using/troubleshooting#installing-cocoapods)

"CocoaPods는 Ruby로 만들어졌으며 macOS에서 기본으로 제공되는 Ruby로 설치할 수 있습니다. Ruby Version manager를 사용할 수도 있지만, 무엇을 하고 있는지 잘 아는 경우가 아니라면 macOS에서 제공되는 표준 Ruby를 사용할 것을 권장합니다. 기본 Ruby 설치를 사용하면 `sudo` gems를 설치할 때 사용해야 합니다. (다만 이것은 gem 설치가 진행되는 동안에만 해당되는 문제입니다.)" - [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html)

이 과정에서 RubyGems에 admin privileges를 부여하고 싶지 않다면 "Sudo-less" 설치도 선택할 수 있습니다. 그러나 `sudo` 설치가 더 일반적입니다.

다음을 입력하여 CocoaPods가 성공적으로 설치되었는지 확인하세요 `pod --version` 를 Terminal에 입력하세요.

### Roboflow CocoaPod 설치하기

먼저, `pod init` 를 project directory에서 실행하세요.

다음을 확인하세요 `Podfile` 에 다음이 지정되어 있는지 `platform :ios, '15.4'`

다음으로, `pod 'Roboflow'` 를 다음에 추가하세요 `Podfile`.

XCode Command Line Tools가 설치되어 있지 않다면 다음을 실행하세요 `xcode-select --install` 를 Terminal에 입력하세요.

그러면 다음이 반환됩니다: `xcode-select: error: command line tools are alreadyinstalled, use "Software Update" to install updates` 시스템에 Command Line Tools가 이미 있는 경우입니다.

마지막으로, `pod install` 를 실행하고 생성된 `.xcworkspace` 파일을 [XCode](https://developer.apple.com/xcode/).

![Podfile 설치가 성공적으로 완료된 후의 Terminal](/files/f37d0207ddcef8b4cb0ec221c3d95361dad0a205)

![Podfile 설치가 성공적으로 완료된 후의 project directory](/files/4d5eb78bddbac1df0f2a0efdb0451b69e2093e41)

* 다음 오류가 반환된다면: "You may have encountered a bug in the Ruby interpreter or extension libraries," 먼저 다음을 실행하세요 `brew install cocoapods`, 그런 다음 `pod install` 를 실행하고 생성된 `.xcworkspace` 파일을 XCode에서 여세요.
  * 다음을 입력하여 CocoaPods가 성공적으로 설치되었는지 확인하세요 `pod --version` 를 Terminal에 입력하세요.

### Swift에서 Roboflow 사용하기

다음으로 이동하세요 `.xcworkspace` 파일을 XCode에서 여세요.

![](/files/82eb13b1ea5bdb7077d5e44352f516c356b3bbb5)

다음으로, 다음을 추가하여 Roboflow를 import하세요 `import Roboflow`를 `.xcworkspace` file에 추가하세요.

그런 다음 다음과 같이 Roboflow API 인스턴스를 생성하세요 `let rf = Roboflow(apiKey: "API_KEY")`.  `modelVersion`의 경우, `YOUR-MODEL-VERSION-#` 를 model version 번호의 정수 값으로 바꾸세요.

#### Project 정보 찾기

**Completion Handler 사용:**

```swift
import Roboflow
...
//API Key로 초기화
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
var model: RFModel?
...

//model은 model의 project name입니다
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 또는 .balanced 또는 .quality, // instance seg
                            maxNumberPoints: mask processing point의 최대 수) // instance seg
        self.model = model
    }
    
}
...

//model?.detect는 UIImage를 받아 그 위에서 inference를 실행합니다
let img = UIImage(named: "example.jpeg") // 또는 CVPixelBuffer
model?.detect(image: img!) { predictions, error in
    if error != nil {
        print(error)
    } else {
        print(predictions)
    }
}
```

**비동기 사용:**

비동기로 사용하려면 비동기 block 내에서 Roboflow model을 호출해야 합니다.

```swift
import Roboflow
...
//API Key로 초기화
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
...

//model은 model의 project name입니다
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?.detect는 UIImage를 받아 그 위에서 inference를 실행합니다
let img = UIImage(named: "example.jpeg")
let (predictions, predictionError) = await model!.detect(image: img!)
print(predictions)
```

**Predictions 형식:**

```
x:Float //object x의 중심
y:Float //object y의 중심
width:Float
height:Float
className:String
confidence:Float
color:UIColor
box:CGRect
points:[CGPoint] // instance segmentation models 전용
```

[CGRect](https://developer.apple.com/documentation/corefoundation/cgrect)

### 네이티브 Swift 예제

해당 [roboflow-ios-starter](https://github.com/roboflow/roboflow-ios-starter) app은 Roboflow model로 realtime iOS app을 만들기 위한 훌륭한 시작점입니다. 여기에는 object-detection 및 instance segmentation model 모두에 대한 camera 설정, model loading 및 processing, output drawing code가 포함되어 있습니다.

### React Native Expo App 예제

또한 여기에서 React Native를 사용한 expo app에 이 SDK를 통합하는 예제도 제공합니다. 자체 downstream application 구성을 고려할 때 유용할 수 있습니다.

다음 둘 다 설치되어 있는지 확인하세요 [Expo](https://docs.expo.dev/) 및 [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html) 설치되어 있습니다.

* `expo-cli` 는 다음 Node.js 버전을 지원합니다: `>=12.13.0 <15.0.0` (Maintenance LTS) 및 `>=16.0.0 <17.0.0` (Active LTS)
* Node.js용 yarn package가 설치되어 있어야 합니다 (`npm install -g yarn`)

{% embed url="<https://github.com/roboflow-ai/RoboflowExpoExample>" %}

### 예제 iOS 애플리케이션 - CashCounter

다운로드 [CashCounter](https://apps.apple.com/app/roboflow-cash-counter/id1633812788), 미국 동전과 지폐를 세는 예제 iOS app으로, computer vision model을 iPhone에 배포하는 방법의 예시입니다. bounding box 시각화, FPS, object counting, image upload 등의 예제를 볼 수 있습니다.


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# Agent Instructions
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