这个项目的神奇之处在于，只需要在网络浏览器中使用 JavaScript，用 200 多行 TensorFlow.js 代码，就可以实时让视频画面中的人物对象从复杂的背景中凭空消失！...liveView'); 31const demosSection = document.getElementById('demos'); 32const DEBUG = false; 33 34// An object...'MobileNetV1', 38 outputStride: 16, 39 multiplier: 0.75, 40 quantBytes: 4 41}; 42 43// An object...; 68 69 // Get data from our overlay canvas which is attempting to estimate background. 70 var imageData...= ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); 71 var data = imageData.data; 72 73 // Get
可用于追踪物体 ----- 声音 soundClassifier 音频分类，可用于语音控制 pitchDetection 音调检测，可用于说话人识别 ----- 文本 CharRNN 文本生成，可用于输入法联想...- 前端智能技术01 - BodyPix BodyPix是谷歌发布人体图像分割工具，可直接在浏览器中运行，仅需使用几行代码即可调用。...除了tensorflow.js的封装，我们还可以使用mljs，更为简便的使用bodypix。 BodyPix可以用来干什么？ 我尝试利用谷歌的bodyPix，DIY了一个fastmask功能。...Look Once: Unified, Real-Time Object Detection提出的方法，简称YOLO。...借此，我们还可以用tensorflow.js实现验证码的识别，让浏览器自动帮我们输入验证码~ - 前端智能技术06 - Text classification tensorflow.js的案例很多都是图像上的应用
这款小程序不仅可以了解中药的性状功效，还可以识别137种中药饮片类型，测量大小等。不仅可以让学习中医药的学生随时随地了解中医知识，熟识切片性状，更能让普通民众拥有身边的移动中医药“专家”。...基于 TensorFlow object detection API。BodyPix使用 TensorFlow.js 在浏览器中进行实时人体和身体部位分割。...文字Universal Sentence Encoder将文本编码为512维嵌入，用作自然语言处理任务的输入，例如情感分类和文本相似性。...这些文档深入探讨了这篇文章中提及的许多主题： ImageNet database 链接 (http://www.image-net.org/) TensorFlow object detection API...链接 (https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/README.md) Speech commands
随着TensorFlow 2.0 alpha的发布，TensorFlow.js更新到首个正式版本1.0，TensorFlow的官网也增加了TensorFlow.js的文档，这说明TensorFlow.js...作为一名浏览器内核研发工程师，对TensorFlow.js自然充满了兴趣。...训练模型并监控其训练时的表现 在浏览器中训练，也可以批量输入图像数据，可以指定batch size，epoch轮次。...model.predict(testxs).argMax([-1]); testxs.dispose(); return [preds, labels]; } 如果我们希望更直观的显示每个类别的精确度以及错误的分类...3) TensorFlow.js简介
Youtube 上这段视频的源代码，作者是 Siraj Raval：https://youtu.be/9KqNk5keyCc 这个资源包括一个称作 PoseNet 的独立模型，一些 Demo，可在浏览器上使用 TensorFlow.js...tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5），可以了解 PoseNet 在 Tensorflow.js...image -ImageData|HTMLImageElement|HTMLCanvasElement|HTMLVideoElement 输入网络中的图像 imageScaleFactor - 数值范围...比单个姿势检测算法复杂得多，并且运行速度稍慢，但却在图像中有多人的情况下很有优势，检测到的关键点不太可能与错误的姿势相关联。即使用于检测单个人的姿势， 这种算法也可能更可取。...image - ImageData|HTMLImageElement|HTMLCanvasElement|HTMLVideoElement 输入网络中的图像 imageScaleFactor -
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。...TensorFlow.js还允许链式操作。...现在我们可以将此conv层添加到模型中: model.add(convlayer); Tensorflow.js有什么好处？我们不需要指定下一层的输入大小，因为在编译模型后它将自动评估。...预测 我们完成了对模型的训练，得到了良好的损失和精度，是时候预测未知的数据元素的结果了。假设我们在浏览器中有一个图像或者我们直接从网络摄像头中获取，然后我们可以使用训练好的模型来预测它的类别。...canvas = document.getElementById("myCanvas"); const ctx = canvas.getContext("2d");//get image data imageData
简化后的神经则是下面这样的： 在机器学习中，以下部分是必须的： - 输入（Input）：输入的参数。...你只需要记住它是一种优化算法，用来训练 AI 模型以最小化预测产生的错误。这个算法需要时间和 GPU 来计算矩阵乘法。...经过反复的梯度下降法，我们达到了离收敛点很近的地方，错误率也接近 0%。这时候，我们的模型就创建成功，可以开始进行预测了。...TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。.../assets/model.json'); // Prepare image let img = tf.fromPixels(imageData, 1); img = img.reshape([1,
神经元 神经元由以下几部分组成： 树突：这是数据的输入端。 轴突：这是输出端。 突触（未在图中表示）：该结构允许一个神经元与另一个神经元之间进行通信。...机器学习中的神经元 Inputs（输入） ：输入的参数。 Weights（权重） ：像突触一样，用来通过调节神经元更好的建立线性回归。...第一步是绘制一条随机线，并在算法中通过迭代对其进行改进，每次迭代中过程中修正错误。...顺序模型是其中一层的输出是下一层的输入的模型，即当模型拓扑是简单的层级结构，没有分支或跳过。.../assets/model.json') // 准备图片 let img = tf.fromPixels(imageData, 1) img = img.reshape([1, 28, 28, 1])
于是这名工程师决定用TensorFlow.js来改进他的游戏程序，并在他个人Blog上放出了完整教程。...以下就是他Blog的主要内容： 简介 我将分享用TensorFlow.js和MobileNet创建动作分类算法的一些经验，全文将分为以下几部分： 为图片分类收集数据 使用imgaug进行数据增强 使用MobileNet...('2d').getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); const data = imageData.data; for (let i =...下一步，通过使用Array.from我们将类型化数组转换为JavaScript数组，数组中包含我们提取帧中三种姿势的概率。 如果既不是踢腿也不是拳击的姿势的概率高于0.4，我们将返回站立不动。...CNN，再将输出结果输入RNN。
ALAssetLibraryDeletedAssetGroupsKey; 下面列举了操作过程中的一些异常定义： enum { ALAssetsLibraryUnknownError = -1, // 未知错误...ALAssetsLibraryWriteFailedError = -3300, //写入错误 ALAssetsLibraryWriteBusyError...//视频类型 extern NSString *const ALAssetTypeUnknown//未知类型 */ extern NSString *const ALAssetPropertyType;...CGImageRef)aspectRatioThumbnail; //写入图片数据 - (void)writeModifiedImageDataToSavedPhotosAlbum:(NSData *)imageData...property (nonatomic, readonly, getter=isEditable) BOOL editable; //替换图片数据 - (void)setImageData:(NSData *)imageData
TensorFlow 2.0的几大亮点包括： 专注于简单性和易用性，大大简化API 方便开发人员使用Keras 和 eager execution 轻松构建模型 提高TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js...TensorFlow性能分析提供了一系列工具集合： Overview Page：性能概览页面 Input Pipleline Analyzer：输入管道分析 TensorFlow Stats：TensorFlow...我们可以从这几个方面入手： 用标准化的方式表示基本概念，如运算、类型等 创建一个通用的基础设施，构建可以重用的组件 支持自定义和可扩展性 这个新的框架名为MLIR，全称是Multi-Level Intermediate...TensorFlow.js TensorFlow.js是面向Web的机器学习框架。 ?...2019年，TF.js 1.0正式发布： 新增四个模型：BodyPix、Toxicity、USE、Speech commands 平台：AutoML，SavedModels，以及在Node.js中直接执行
现在，鉴于Web平台的API，特别是WebGL的进步，我决定通过使用TensorFlow.js来解决问题。...介绍 在本文中，我将分享使用TensorFlow.js和MobileNet构建姿势分类算法的经验。...('2d').getImageData(0,0, canvas.width, canvas.height); const data= imageData.data; for (let i= 0;...下一步，通过使用Array.from我们将类型化的数组转换为JavaScript数组，我们提取帧上的姿势的概率（即，出拳、踢腿和其他）。 如果既不是踢腿也不是出拳的姿势的概率高于0.4，我们返回。...如果我们想要更进一步并区分两种不同类型的踢腿，比如后踢和回旋踢怎么办？ 如下图显示，从某个角度看，两个踢法在特定的时间点看起来都很相似： ? ?
总的来说，论文提出的算法可以分成4个步骤： 第一步：Expansion，针对用户的输入，对已知区域（前景或背景）进行小规模的扩展； 第二步：Sample and Gather，对剩余的未知区域内的每个点按一定的规则取样...上式即沿着路径对像素颜色进行积分，离散化后也就是一些累加，CSDN的提供的代码在这个函数的处理过程中是有错误的，因为他最后一个判断条件使得循环只会进行一次，有兴趣的朋友可以自己去改改。 ...不过那个代码占用的内存非常厉害，这主要是由于VECTOR等数据类型决定的，实际上这里完全可以用数组来搞定的。 ...[Index].BB = ImageData[Speed]; // 记录下最佳背景点的颜色值 tuple[Index].GB = ImageData...如果边缘处的像素和内部的有很大的区别，显然会出现部分取样点取到的数据很不合理，从而导致最终的透明度信息错误。
form.getLength((err, len) => { if (err) { reject(err); }; const headers = Object.assign...errcode: 500, message: err.message } } } 今天要介绍的是 nsfwjs nsfwjs 库，基于 TensorFlow.js...通过nestjs后台调用nsfwjs 类似前端直接使用，需要注意的是，model.classify img参数类型 nsfwjs.classify(img: tf.Tensor3D | ImageData
（我这里的名称是叫PhoneApp2） 2、打开MainPage.xaml文件，输入以下代码。...Dispatcher.BeginInvoke(() => { txtbInfo.Text = "连接失败，错误...); imagedata2 = ms.GetBuffer(); Buffer.BlockCopy(imagedata2, 0, imagedata,...0, imagedata2.Length); return imagedata; } /// /// 字节流转换成图片...在手机客户端，输入服务器端的IP地址，点击连接，连接成功后就可以进行操作了 ? ?
阅读完本文后，你将了解到： 如何通过网络加载图片类型数据 如何使用tfjs Layers API定义模型结构 如何训练模型以及评估模型 加载MNIST数据 针对手写数字识别问题，网络上已经有公开数据集MNIST...该数据集有多种格式，如果使用keras、tensorflow之类的python机器学习框架，通常有内置的API加载和处理MNIST数据集，但tensorflow.js并没有提供，所以需要自己编写。...) { for (let j = 0; j imageData.data.length / 4; j++) { // All channels...datasetBytesView[j] = imageData.data[j * 4] / 255; } resolve();...训练模型 在浏览器中训练，也可以批量输入图像数据，可以指定batch size，epoch轮次。
一、Camera代码结构概述 Camera感知模块的代码结构通常包括以下几个重要部分： 数据输入： 从摄像头获取图像数据的接口和处理逻辑。...flag_file_path: "/apollo/modules/perception/production/conf/perception/perception_common.flag" } } } 二、数据输入...四、目标检测 // 示例代码 #include object_detection.h> int main() { // 初始化目标检测模块 ObjectDetection object_detection...; object_detection.Init(); // 进行目标检测 std::vectorObject> detected_objects = object_detection.DetectObjects...return 0; } 目标检测模块使用先进的算法对经过预处理的图像进行目标检测，返回检测到的目标对象的信息，如类型、位置等。
我们还利用P5.js（https://p5js.org/）库来处理视频输入并在视频本身上显示标签。 我不需要在电脑上安装任何东西。...由于所有主流浏览器都支持JavaScript，所以你可以无处不在地使用它，而不必担心平台类型或其他兼容性问题。对于你的用户也是如此。...在你的客户端上运行实时推断可使你的应用程序更具交互性，因为它们可以立即响应用户输入(例如我们前面构建的webcam应用程序)。 ?...以下是PoseNet给出的输出类型的示例： ? 难以置信，对吧？！我们将使用ml5.js库来使用PoseNet。ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。...通过传入视频，我们告诉模型处理视频输入。 PoseNet.on()：每当检测到一个新的姿势时，就执行这个函数。
1、message message，根据映射表我们可以看到，它类似于我们在编程语言中所使用的类的对象（object）。在一个类中，我们可以添加各种其他类型的数据，也包括类本身。...在大会同传项目中，某个请求的message中需要传递两种信息——图片和音频，于是通过Any类型来实现同一字段的复用： message ImageData { string index = 1...=msg_pb2.ImageData(index="001",image=open("1.jpg","rb").read()) req1=msg_pb2.Request() req1.body.Pack...free"},{"name":"MT","tier":"stand"}] account=Account(account_id="account1") account.audience=audience 错误信息...： AttributeError: Assignment not allowed to repeated field "name" in protocol message object.
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