尝试使用TFjs和React Native进行实时目标检测，总是给出相同的预测，并在打开摄像头时停止

TFjs是TensorFlow的JavaScript版本，它允许在浏览器中进行机器学习和深度学习任务。React Native是一个用于构建跨平台移动应用的框架。结合TFjs和React Native，可以实现在移动设备上进行实时目标检测的功能。

要实现尝试使用TFjs和React Native进行实时目标检测，并且每次预测结果都相同，并在打开摄像头时停止，可以按照以下步骤进行：

1. 安装和配置TFjs和React Native：
   • 参考TFjs官方文档（https://www.tensorflow.org/js）进行安装和配置。
   • 参考React Native官方文档（https://reactnative.dev/docs/environment-setup）进行安装和配置。

• 导入TFjs模型：
  • 使用TFjs提供的模型转换工具将预训练的目标检测模型转换为TFjs格式。
  • 在React Native项目中导入TFjs模型文件。
• 实现实时目标检测功能：
  • 在React Native中使用摄像头组件（例如react-native-camera）打开摄像头。
  • 获取摄像头捕获的图像帧。
  • 使用TFjs模型对图像帧进行目标检测预测。
  • 在界面上显示目标检测结果。
• 控制预测结果相同并停止：
  • 可以通过设置TFjs模型的随机种子（random seed）来确保每次预测结果相同。
  • 在React Native中监听摄像头打开事件，并在事件触发时停止目标检测功能。

总结： 使用TFjs和React Native进行实时目标检测需要安装和配置相应的开发环境，并导入TFjs模型进行预测。通过控制随机种子和监听摄像头打开事件，可以实现每次预测结果相同，并在打开摄像头时停止目标检测。具体的代码实现和更多细节可以参考相关的文档和教程。