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ウェブ向けオブジェクト検出ガイド

MediaPipe オブジェクト検出タスクを使用すると、複数のクラスのオブジェクトの存在と位置を検出できます。このタスクは、画像データを受け取り、検出結果のリストを出力します。各結果は、画像内で識別されたオブジェクトを表します。この手順で説明されているコードサンプルは、CodePen で入手できます。

このタスクの実際の動作は、デモで確認できます。このタスクの機能、モデル、構成オプションの詳細については、概要をご覧ください。

サンプルコード

Object Detector のサンプルコードでは、このタスクの完全な実装を JavaScript で説明しています。このコードは、このタスクをテストして独自のテキスト分類アプリの作成を開始するうえで役立ちます。ウェブブラウザだけで Object Detector のサンプルコードを表示、実行、編集できます。

セットアップ

このセクションでは、特に Object Detector を使用するために開発環境を設定するための主な手順について説明します。プラットフォームのバージョン要件など、ウェブと JavaScript の開発環境の設定に関する一般的な情報については、ウェブの設定ガイドをご覧ください。

JavaScript パッケージ

オブジェクト検出コードは、MediaPipe @mediapipe/tasks-vision NPM パッケージから入手できます。これらのライブラリは、プラットフォームの設定ガイドの手順に沿って検索してダウンロードできます。

必要なパッケージは、次のコマンドを使用して NPM でインストールできます。

npm install @mediapipe/tasks-vision

コンテンツ配信ネットワーク（CDN）サービスを介してタスクコードをインポートする場合は、HTML ファイルの <head> タグに次のコードを追加します。

<!-- 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>

モデル

MediaPipe オブジェクト検出タスクには、このタスクと互換性のあるトレーニング済みモデルが必要です。Object Detector で利用可能なトレーニング済みモデルの詳細については、モデルセクションのタスクの概要をご覧ください。

モデルを選択してダウンロードし、プロジェクトディレクトリに保存します。

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

タスクを作成する

Object Detector の ObjectDetector.createFrom...() 関数のいずれかを使用して、推論を実行するタスクを準備します。トレーニング済みモデルファイルへの相対パスまたは絶対パスを指定して、createFromModelPath() 関数を使用します。モデルがすでにメモリに読み込まれている場合は、createFromModelBuffer() メソッドを使用できます。次のコードサンプルは、createFromOptions() 関数の使用を示しており、より多くの構成オプションを設定できます。使用可能な構成オプションの詳細については、構成オプションのセクションをご覧ください。

次のコードは、このタスクをビルドして構成する方法を示しています。

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
});

オブジェクト検出タスクの作成の完全な実装については、コードサンプルをご覧ください。

構成オプション

このタスクには、ウェブアプリケーション用に次の構成オプションがあります。

オプション名	説明	値の範囲	デフォルト値
`runningMode`	タスクの実行モードを設定します。モードは 2 つあります。 IMAGE: 単一の画像入力のモード。 VIDEO: 動画のデコードされたフレーム、または入力データのライブストリーム（カメラなど）のモード。	{`IMAGE, VIDEO`}	`IMAGE`
`displayNamesLocale`	タスクのモデルのメタデータで提供される表示名に使用するラベルの言語を設定します（利用可能な場合）。英語の場合、デフォルトは `en` です。TensorFlow Lite Metadata Writer API を使用して、カスタムモデルのメタデータにローカライズされたラベルを追加できます。	言語 / 地域コード	en
`maxResults`	返されるトップスコアの検出結果の最大数を設定します（省略可）。	任意の正の数	-1（すべての結果が返されます）
`scoreThreshold`	モデルメタデータ（存在する場合）で指定された値をオーバーライドする予測スコアのしきい値を設定します。この値を下回る結果は拒否されます。	任意の浮動小数点数	未設定
`categoryAllowlist`	許可されるカテゴリ名のオプションリストを設定します。空でない場合、カテゴリ名がこのセットにない検出結果は除外されます。重複するカテゴリ名や不明なカテゴリ名は無視されます。このオプションは `categoryDenylist` と相互に排他的であり、両方を使用するとエラーが発生します。	任意の文字列	未設定
`categoryDenylist`	使用できないカテゴリ名のオプションリストを設定します。空でない場合、カテゴリ名がこのセットに含まれる検出結果は除外されます。重複するカテゴリ名や不明なカテゴリ名は無視されます。このオプションは `categoryAllowlist` と相互に排他的であり、両方を使用するとエラーになります。	任意の文字列	未設定

データの準備

Object Detector は、ホストブラウザでサポートされている任意の形式の画像内のオブジェクトを検出できます。このタスクは、サイズ変更、回転、値の正規化など、データ入力の前処理も処理します。動画内のオブジェクトを検出するには、API を使用して一度にフレームをすばやく処理し、フレームのタイムスタンプを使用して動画内で操作が行われたタイミングを判断します。

タスクを実行する

オブジェクト検出では、detect() を使用して単一の画像を処理し、detectForVideo() を使用して動画フレーム内のオブジェクトを検出します。このタスクはデータを処理し、オブジェクトの認識を試み、結果を報告します。

detect() メソッドと detectForVideo() メソッドの呼び出しは同期的に実行され、ユーザーインターフェーススレッドをブロックします。デバイスのカメラから動画フレーム内のオブジェクトを認識すると、分類ごとにメインスレッドがブロックされます。これを防ぐには、ウェブワーカーを実装して別のスレッドで検出を実行します。

次のコードは、タスクモデルを使用して処理を実行する方法を示しています。

画像

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

動画

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();
  });
}

オブジェクト検出タスクの実行の完全な実装については、コードサンプルをご覧ください。

結果を処理して表示する

オブジェクト検出は、検出の実行ごとに検出結果オブジェクトを生成します。結果オブジェクトには検出のリストが含まれ、各検出には検出されたオブジェクトの境界ボックスとカテゴリ情報（オブジェクト名や信頼スコアなど）が含まれます。

このタスクからの出力データの例を次に示します。

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

次の図は、タスク出力を可視化したものです。

オブジェクト検出サンプルコードは、タスクから返された検出結果を表示する方法を示しています。詳細については、コードサンプルをご覧ください。