公式YOLOv３物体検出モデルをiOSで使う手順。

アップル公式配布モデルをダウンロードして、物体検出してみます。

以下のような「人間」「自転車」「車」「バイク」。。。という８０個の物体を認識して画像内の位置を教えてくれます。

#手順

###１、Visionで実行リクエストを作成
YOLOv３.mlmodelをXcodeプロジェクトにドラッグ&ドロップして、

lazy var detectRequest:VNCoreMLRequest = {
    let model = try! VNCoreMLModel(for: YOLOv3().model)
    let request = VNCoreMLRequest(model: model, completionHandler: nil)
    request.imageCropAndScaleOption = .scaleFit
    return request
}()

###2、ImageRequestHandlerで画像を渡して実行

let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])

DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async { [self] in
    do {
       try handler.perform([detectRequest])
    } catch let error {
       print("\(error)")
}

###3,結果（ラベル、信頼度、物体位置）を処理する

画像内で認識できた物体の数だけVNRecognizedObjectObservationが返ってきます。

guard let results = request.results as? [VNRecognizedObjectObservation] else { return }

一つ一つの物体について、ラベル、信頼度、物体位置が取れます。

for result in results {
    let label:String = result.labels.first!.identifier // ラベル名。「labels」の０番目（例えば”Car”の信頼度が一番高い。１番目（例えば”Truck”）の信頼度が次に高い。
    print(label)
    // "Car"
    
    let confidence = result.confidence // labelの信頼度
    print(confidence)
    // 0.8664

    let boundingBox = result.boundingBox // 認識された物体の境界ボックス
    print(boundingBox)
    // (0.4403754696249962, 0.3421999216079712, 0.12934787571430206, 0.38909912109375)    
    //* Core Imageと同じで右下が原点
}

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