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Swift

Swiftは、アップルのiOSおよびOS Xのためのプログラミング言語で、Objective-CやObjective-C++と共存することが意図されています

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リアルタイムで画像認識するとクラッシュしてしまう (Swift,CoreML,Vision)

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Swiftは、アップルのiOSおよびOS Xのためのプログラミング言語で、Objective-CやObjective-C++と共存することが意図されています

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346閲覧

投稿2022/08/08 06:23

編集2022/08/11 03:58

前提

私はswiftを学び始めて3ヶ月の初心者です。
swiftでリアルタイムで画像認識するアプリを作っています。
写真を撮ってその画像を認識することはできたのですが、
リアルタイムで作り直すと、数秒の間は目的のリアルタイムで画像認識をしてくれましたが、クラッシュしてしまい、以下のエラーメッセージが発生しました。

Terminated due to memory issue

改善方法のご教授をよろしくお願いします。

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。

  • 途中で落ちないようにしたい

発生している問題・エラーメッセージ

Terminated due to memory issue

該当のソースコード

swift

import UIKit import AVKit import Vision class ViewController: UIViewController, AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate { let identifierLabel: UILabel = { let label = UILabel() label.backgroundColor = .white label.textAlignment = .center label.translatesAutoresizingMaskIntoConstraints = false return label }() override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() let captureSession = AVCaptureSession() captureSession.sessionPreset = .photo guard let captureDevice = AVCaptureDevice.default(for: .video) else { return } guard let input = try? AVCaptureDeviceInput(device: captureDevice) else { return } captureSession.addInput(input) captureSession.startRunning() let previewLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: captureSession) view.layer.addSublayer(previewLayer) previewLayer.frame = view.frame let dataOutput = AVCaptureVideoDataOutput() dataOutput.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue(label: "videoQueue")) captureSession.addOutput(dataOutput) setupIdentifierConfidenceLabel() } fileprivate func setupIdentifierConfidenceLabel() { view.addSubview(identifierLabel) identifierLabel.bottomAnchor.constraint(equalTo: view.bottomAnchor, constant: -32).isActive = true identifierLabel.leftAnchor.constraint(equalTo: view.leftAnchor).isActive = true identifierLabel.rightAnchor.constraint(equalTo: view.rightAnchor).isActive = true identifierLabel.heightAnchor.constraint(equalToConstant: 50).isActive = true } func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) { guard let pixelBuffer: CVPixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer) else { return } guard let model = try? VNCoreMLModel(for: Resnet50().model) else { return } let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (finishedReq, err) in guard let results = finishedReq.results as? [VNClassificationObservation] else { return } guard let firstObservation = results.first else { return } print(firstObservation.identifier, firstObservation.confidence) DispatchQueue.main.async { self.identifierLabel.text = "\(firstObservation.identifier) \(firstObservation.confidence * 100)" } } try? VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: [:]).perform([request]) } }

試したこと

起動してからエラーが起こるので、どこでエラーが起きているのかがわからない状態です。

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xg63ex2b

2022/08/11 01:19

Visionフレームワークは使ったことがないのですが、まだ回答がないようですのでコメントしてみます・・ 質問欄のコードはこれで再現可能な全てのコードでしょうか? 再現できないコードだけですと回答がなかなかつかないのかなと思いました。 captureOutputの中だけを見ますと、ネットの記事と比べてもおかしい感じはしませんでしたので、 それ以外の部分に原因がありそうかなと思いました。
bure

2022/08/11 04:03

ご指摘ありがとうございます。 自分でコピペして確かめてみたところ、 ソースコードの中に余計な文が含まれていました。 この文を除いた上で、問題が起きている状態です。 問題のソースコードに修正は終えました。 よろしくお願いします。
xg63ex2b

2022/08/11 08:40

不要な文字列があったので実際のコードとは違うのかなと思いましたが、 でも必要なコードが記載されていなかったわけではなくこれで全てなのですね。 > ImagePredictor.imageClassifier > Share one ``VNCoreMLModel`` instance --- for each Core ML model file --- across the app, since each can be expensive in time and resources. > (機械翻訳)アプリ全体で1つのVNCoreMLModelインスタンスを共有します。各インスタンスは時間とリソースがかかるためです。 > https://developer.apple.com/documentation/vision/classifying_images_with_vision_and_core_ml Visonフレームワークのサンプルコードをダウンロードして、中のコードに引用のようなコメントがありました。 関係しているかわからないですが、VNCoreMLModelはメモリを圧迫しているのかもしれません。 初期化時にVNCoreMLModelのインスタンスを生成して、それを使い回す感じにしてみたら何か変わるでしょうか?

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