#解決したいこと
以下事象のようなエラー事象が発生する「原因特定」、「解決方法の理解」

#エラー事象
The app “testCoreML” on "実機端末名称" quit unexpectedly.
Domain: IDEDebugSessionErrorDomain
Code: 4
Failure Reason: Message from debugger: Terminated due to memory issue

System Information

macOS Version 11.1 (Build 20C69)
Xcode 12.4 (17801) (Build 12D4e)
Timestamp: 2021-04-18T09:41:33+09:00

ソース

https://github.com/d-ike99/PoseNet_sample/tree/tmp/testCoreML

問題発生の流れ

1. 本アプリを立ち上げ「読込」ボタンを押下すると、写真アプリを立ち上げる
2. 任意の動画を選択すると、選択した動画に対する「骨格検出の処理」を呼び出す
該当ソース:37行目
補足：poseNet.predict(imageRef)の部分

swift
1        // poseNetによる解析
2        do {
3            for time_i in (0..<time.value) {
4                /// 画像初期化
5                let imageRef: CGImage
6                
7                /// 取得対象の画像指定
8                tmp_time.value = min(time.value, time_i)
9                imageRef = try imageGenerator.copyCGImage(at: tmp_time, actualTime: nil)
10                
11                /// PoseNet解析時（delegateで、poseBuilder生成時）用に、一時画像を保存
12                self.tmpCGImage = imageRef
13                
14                /// 予測(結果は、delegateにて処理を委譲)
15                poseNet.predict(imageRef)
16                
17                /// 解析状況通知
18                if time_i % progress_time == 0 {
19                    let progress_per: Double = Double(time_i) / Double(time.value) * 100
20                    print("(String(format: "%.2f%", progress_per))/ % 解析完了 ")
21                }
22            }
23        } catch {
24            throw APIError.generateImage("画像変換失敗")
25        }

3.骨格検出の解析を行う ←これの実施中に、「エラー事象」が発生する
該当ソース：51行目
補足： print("predict delegate called")が呼ばれていない

swift
1    func predict(_ image: CGImage) {
2        
3        DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async {
4            
5            // Wrap the image in an instance of PoseNetInput to have it resized
6            // before being passed to the PoseNet model.
7            let input: MLFeatureProvider = PoseNetInput(image: image, size: self.modelInputSize)
8            
9            // 予測結果を格納する（prediction）
10            guard let prediction: MLFeatureProvider = try? self.poseNetMLModel.prediction(from: input) else {
11                return
12            }
13            
14            let poseNetOutput = PoseNetOutput(prediction: prediction,
15                                              modelInputSize: self.modelInputSize,
16                                              modelOutputStride: self.outputStride)
17            
18            DispatchQueue.main.async {
19                print("predict delegate called")
20                self.delegate?.poseNet(self, didPredict: poseNetOutput)
21            }
22        }
23    }

#補足
swift1年半で今更かもですが、先日メモリ管理においてweak（弱参照）が重要ということを知りました。

"3.骨格検出の解析を行う"でのソースが、メモリリークに該当する部分なのかな？
と思いつつもそこから何を調べていけば良いのか？わからない状況です。

もし、上記だけでは検討つけられない場合、調査方法などご提示いただくだけでも助かります。

hoshi-takanori

2021/04/18 02:57

for time_i in (0..<time.value) { 〜 } の中で大量に一時オブジェクトが作られてるなら、ループの中身を @autoreleasepool で囲むと良いかも。 https://qiita.com/takabosoft/items/02628c1e188b0d6c5775 https://qiita.com/amay077/items/95a4139e6f553d8a56a1