Panduan deteksi objek untuk Web

Dengan tugas MediaPipe Object Detector, Anda dapat mendeteksi keberadaan dan lokasi beberapa class objek. Tugas ini mengambil data gambar dan menghasilkan daftar hasil deteksi, yang masing-masing merepresentasikan objek yang diidentifikasi dalam gambar. Contoh kode yang dijelaskan dalam petunjuk ini tersedia di CodePen.

Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat demo. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh untuk Object Detector menyediakan penerapan lengkap tugas ini di JavaScript sebagai referensi Anda. Kode ini membantu Anda menguji tugas ini dan mulai membuat aplikasi klasifikasi teks Anda sendiri. Anda dapat melihat, menjalankan, dan mengedit kode contoh Object Detector hanya menggunakan browser web.

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan khusus untuk menggunakan Object Detector. Untuk informasi umum tentang menyiapkan lingkungan pengembangan web dan JavaScript, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk web.

Paket JavaScript

Kode Detektor Objek tersedia melalui paket @mediapipe/tasks-vision NPM MediaPipe. Anda dapat menemukan dan mendownload library ini dengan mengikuti petunjuk di Panduan penyiapan platform.

Anda dapat menginstal paket yang diperlukan melalui NPM menggunakan perintah berikut:

npm install @mediapipe/tasks-vision

Jika Anda ingin mengimpor kode tugas melalui layanan jaringan penayangan konten (CDN), tambahkan kode berikut dalam tag <head> di file HTML Anda:

<!-- You can replace JSDeliver with another CDN if you prefer to -->
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
    crossorigin="anonymous"></script>
</head>

Model

Tugas MediaPipe Object Detector memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Object Detector, baca ringkasan tugas di bagian Model.

Pilih dan download model, lalu simpan dalam direktori project Anda:

<dev-project-root>/app/shared/models/

Membuat tugas

Gunakan salah satu fungsi ObjectDetector.createFrom...() Object Detector untuk menyiapkan tugas guna menjalankan inferensi. Gunakan fungsi createFromModelPath() dengan jalur relatif atau absolut ke file model yang telah dilatih. Jika model sudah dimuat ke dalam memori, Anda dapat menggunakan metode createFromModelBuffer(). Contoh kode di bawah menunjukkan penggunaan fungsi createFromOptions(), yang memungkinkan Anda menetapkan lebih banyak opsi konfigurasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi yang tersedia, lihat bagian Opsi konfigurasi.

Kode berikut menunjukkan cara membangun dan mengonfigurasi tugas ini:

const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
  // path/to/wasm/root
  "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@latest/wasm"
);
objectDetector = await ObjectDetector.createFromOptions(vision, {
  baseOptions: {
    modelAssetPath: `https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/object_detector/efficientdet_lite0_uint8.tflite`
  },
  scoreThreshold: 0.5,
  runningMode: runningMode
});

Untuk implementasi pembuatan tugas Object Detector yang lebih lengkap, lihat contoh kode.

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi Web:

Nama Opsi	Deskripsi	Rentang Nilai	Nilai Default
`runningMode`	Menetapkan mode berjalan untuk tugas. Ada dua mode: IMAGE: Mode untuk input gambar tunggal. VIDEO: Mode untuk frame video yang didekode atau pada livestream data input, seperti dari kamera.	{`IMAGE, VIDEO`}	`IMAGE`
`displayNamesLocale`	Menetapkan bahasa label yang akan digunakan untuk nama tampilan yang diberikan dalam metadata model tugas, jika tersedia. Defaultnya adalah `en` untuk bahasa Inggris. Anda dapat menambahkan label yang dilokalkan ke metadata model kustom menggunakan TensorFlow Lite Metadata Writer API	Kode lokal	id
`maxResults`	Menetapkan jumlah maksimum opsional hasil deteksi dengan skor teratas yang akan ditampilkan.	Semua bilangan positif	-1 (semua hasil ditampilkan)
`scoreThreshold`	Menetapkan nilai minimum skor prediksi yang menggantikan skor yang diberikan dalam metadata model (jika ada). Hasil di bawah nilai ini ditolak.	Semua float	Tidak ditetapkan
`categoryAllowlist`	Menetapkan daftar opsional nama kategori yang diizinkan. Jika tidak kosong, hasil deteksi yang nama kategorinya tidak ada dalam kumpulan ini akan difilter. Nama kategori duplikat atau tidak diketahui akan diabaikan. Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan `categoryDenylist` dan menggunakan keduanya akan menghasilkan error.	String apa pun	Tidak ditetapkan
`categoryDenylist`	Menetapkan daftar opsional nama kategori yang tidak diizinkan. Jika tidak kosong, hasil deteksi yang nama kategorinya ada dalam kumpulan ini akan difilter. Nama kategori duplikat atau tidak diketahui akan diabaikan. Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan `categoryAllowlist` dan menggunakan keduanya akan menghasilkan error.	String apa pun	Tidak ditetapkan

Menyiapkan data

Object Detector dapat mendeteksi objek dalam gambar dalam format apa pun yang didukung oleh browser host. Tugas ini juga menangani pra-pemrosesan input data, termasuk mengubah ukuran, rotasi, dan normalisasi nilai. Untuk mendeteksi objek dalam video, Anda dapat menggunakan API untuk memproses frame dalam satu waktu dengan cepat, menggunakan stempel waktu frame untuk menentukan kapan gestur terjadi dalam video.

Menjalankan tugas

Object Detector menggunakan detect() untuk mengerjakan gambar tunggal dan tugas detectForVideo() untuk mendeteksi objek dalam frame video. Tugas ini memproses data, mencoba mengenali objek, lalu melaporkan hasilnya.

Panggilan ke metode detect() dan detectForVideo() berjalan secara sinkron dan memblokir thread antarmuka pengguna. Jika Anda mengenali objek dalam frame video dari kamera perangkat, setiap klasifikasi akan memblokir thread utama. Anda dapat mencegah hal ini dengan menerapkan pekerja web untuk menjalankan deteksi di thread lain.

Kode berikut menunjukkan cara mengeksekusi pemrosesan dengan model tugas:

Gambar

const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
const detections = objectDetector.detect(image);

Video

await objectDetector.setOptions({ runningMode: "video" });

let lastVideoTime = -1;
function renderLoop(): void {
  const video = document.getElementById("video");

  if (video.currentTime !== lastVideoTime) {
    const detections = detector.detectForVideo(video);
    processResults(detections);
    lastVideoTime = video.currentTime;
  }

  requestAnimationFrame(() => {
    renderLoop();
  });
}

Untuk implementasi yang lebih lengkap dalam menjalankan tugas Object Detector, lihat contoh kode.

Menangani dan menampilkan hasil

Object Detector menghasilkan objek hasil deteksi untuk setiap deteksi yang dijalankan. Objek hasil berisi daftar deteksi, dengan setiap deteksi menyertakan kotak pembatas dan informasi kategori tentang objek yang terdeteksi, termasuk nama objek dan skor keyakinan.

Berikut ini contoh data output dari tugas ini:

ObjectDetectorResult:
 Detection #0:
  Box: (x: 355, y: 133, w: 190, h: 206)
  Categories:
   index       : 17
   score       : 0.73828
   class name  : dog
 Detection #1:
  Box: (x: 103, y: 15, w: 138, h: 369)
  Categories:
   index       : 17
   score       : 0.73047
   class name  : dog

Gambar berikut menunjukkan visualisasi output tugas:

Kode contoh Object Detector menunjukkan cara menampilkan hasil deteksi yang ditampilkan dari tugas. Lihat contoh kode untuk mengetahui detailnya.