Uso de un modelo ONNX de Custom Vision con Windows ML (versión preliminar)

Obtenga información acerca de cómo usar un modelo ONNX exportado desde Custom Vision Service con Windows ML (versión preliminar). Usará una aplicación de UWP de ejemplo con su propio clasificador de imágenes entrenado.

Requisitos previos

• Windows 10 versión 1809 o posterior
• Windows SDK para la versión 17763 o posterior
• La versión 15.7 de Visual Studio 2017 o una posterior con la carga de trabajo Desarrollo de la plataforma universal de Windows habilitada.
• Modo de desarrollador habilitado en su equipo. Para más información, consulte Habilitar el dispositivo para el desarrollo.

Acerca de la aplicación de ejemplo

La aplicación incluida es una aplicación para UWP genérica de Windows. Permite seleccionar una imagen del equipo y procesarla mediante un modelo de clasificación almacenado localmente. Las etiquetas y los resultados devueltos por el modelo se muestran junto a la imagen.

Obtención de la aplicación

La aplicación de ejemplo está disponible en el repositorio servicios de Azure AI ONNX Custom Vision Ejemplo de GitHub. La puede clonar en la máquina local y abrir SampleOnnxEvaluationApp.sln en Visual Studio.

Prueba de la aplicación

1. Use la tecla F5 para iniciar la aplicación desde Visual Studio. Es posible que se le solicite que habilite el modo de desarrollador.
2. Cuando se inicie la aplicación, use el botón para seleccionar una imagen para la puntuación. El modelo ONNX predeterminado está entrenado para clasificar distintos tipos de plancton.

Uso de su propio modelo

Para usar su propio modelo clasificador de imágenes, siga estos pasos:

1. Cree y entrene un clasificador con Custom Vision Service. Puede encontrar instrucciones sobre cómo hacerlo en Creación y entrenamiento de un clasificador. Use uno de los dominios compactos, como General (compacto) .
   • Si tiene un clasificador que usa un dominio diferente, puede convertirlo a compacto en la configuración del proyecto. Después, vuelva a entrenar el proyecto antes de continuar.
2. Exporte el modelo. Cambie a la pestaña Rendimiento y seleccione una iteración que se haya entrenado con un dominio compacto. Seleccione el botón Exportar que aparece. Luego, seleccione ONNX y, después, Exportar. Una vez que el archivo esté listo, seleccione el botón Descargar. Para más información sobre las opciones de exportación, consulte Exportación del modelo.
3. Abra el archivo .zip descargado y extraiga el archivo model.onnx. Este archivo contiene el modelo clasificador.
4. En el Explorador de soluciones de Visual Studio, haga clic con el botón derecho en la carpeta Assets y seleccione Agregar elemento existente. Seleccione el archivo ONNX.
5. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón derecho en el archivo ONNX y seleccione Propiedades. Cambie las siguientes propiedades del archivo:
   • Acción de compilación ->Contenido
   • Copiar en el directorio de salida ->Copiar si es posterior
6. Después, abra MainPage.xaml.cs y cambie el valor de _ourOnnxFileName por el nombre del archivo ONNX.
7. Use F5 para compilar y ejecutar el proyecto.
8. Seleccione el botón para seleccionar la imagen que desea evaluar.

Pasos siguientes

Para conocer otras maneras de exportar y usar un modelo de Custom Vision, consulte los documentos siguientes:

• Exportación del modelo
• Use exported Tensorflow model in an Android application (Uso del modelo Tensorflow exportado en una aplicación de Android)
• Use exported CoreML model in a Swift iOS application (Uso del modelo CoreML exportado en una aplicación de iOS con Swift)
• Use exported CoreML model in an iOS application with Xamarin (Uso del modelo CoreML exportado en una aplicación de iOS con Xamarin)

Para más información sobre el uso de modelos ONNX con Windows ML, consulte Integración de un modelo en la aplicación con Windows ML.