基於遷移學習的JS目標檢測器構建過程詳解

2023-03-15 06:02:04

正文

在計算機視覺領域，目標檢測是一個非常重要的任務。它可以應用於許多領域，如自動駕駛、安防、醫療等。在本文中，我們將介紹如何使用遷移學習構建一個基於JavaScript的目標檢測器。

遷移學習是一種將已訓練好的模型應用於新問題的方法。我們可以使用已經訓練好的模型作為起點，並在新資料集上進行微調來解決新問題。這種方法可以大大減少模型的訓練時間，並獲得更好的效能。

在本文中，我們將使用TensorFlow.js和預先訓練的模型來檢測影象中的物體。具體來說，我們將使用COCO-SSD模型，它是一個預先訓練的目標檢測模型，可以檢測80種不同的物體類別。

步驟一：安裝依賴

首先，我們需要安裝Node.js和npm。然後，在控制檯中執行以下命令來安裝TensorFlow.js：

npm install @tensorflow/tfjs

步驟二：載入預先訓練的模型

一旦我們安裝了TensorFlow.js，我們就可以載入預先訓練的模型來檢測影象中的物體。在控制檯中執行以下命令來載入模型：

const model = await tf.loadGraphModel('<https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/ssd_mobilenet_v2/1/default/1>', { fromTFHub: true });

這行程式碼將從TensorFlow Hub載入COCO-SSD模型，並將其儲存在一個變數中。我們將在後面的步驟中使用它來檢測影象中的物體。

步驟三：處理影象

在對影象進行檢測之前，我們需要對影象進行預處理，以使其與模型的輸入格式匹配。具體來說，我們需要將影象轉換為張量，並將其縮放到300x300大小。以下是預處理程式碼：

const img = await loadImage(imageUrl);
const width = img.width;
const height = img.height;
const tensor = tf.browser.fromPixels(img).resizeNearestNeighbor([300, 300]).toFloat().expandDims();

在這些程式碼中，我們首先使用loadImage函數將影象載入到記憶體中。然後，我們使用tf.browser.fromPixels將影象轉換為張量，並使用resizeNearestNeighbor將其縮放到300x300大小。最後，我們使用expandDims將張量擴充套件到四個維度，以匹配模型的輸入格式。

步驟四：執行模型

現在，我們可以將處理過的影象傳遞給模型，並獲得檢測結果。以下是程式碼：

const predictions = await model.executeAsync(tensor);
const boxes = predictions[0].dataSync();
const scores = predictions[1].dataSync();
const classes = predictions[2].dataSync();

在這些程式碼中，我們使用executeAsync方法將處理過的影象傳遞給模型，並獲得檢測結果。這些結果是一些張量，我們可以使用dataSync方法將它們轉換為JavaScript陣列。

步驟五：顯示檢測結果

最後，我們可以將檢測結果顯示在影象上。以下是程式碼：

const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
for(let i = 0; i < scores.length; i++) {
  if(scores[i] > scoreThreshold) {
    const bbox = [
      boxes[i * 4] * width, boxes[i * 4 + 1] * height,
      (boxes[i * 4 + 2] - boxes[i * 4]) * width, (boxes[i * 4 + 3] - boxes[i * 4 + 1]) * height
    ];
    drawBoundingBox(ctx, bbox);
    drawLabel(ctx, classes[i], scores[i], bbox[0], bbox[1]);
  }
}

在這些程式碼中，我們首先獲取canvas的上下文，並使用drawImage方法將影象繪製到canvas上。然後，我們遍歷檢測結果，並將每個物體的邊界框和類別標籤繪製到canvas上。我們可以使用自定義的drawBoundingBox和drawLabel函數來實現這些功能。

最後

本文介紹瞭如何使用遷移學習和TensorFlow.js構建一個基於JavaScript的目標檢測器。首先，我們載入了預先訓練的COCO-SSD模型，並對影象進行了預處理。然後，我們將處理過的影象傳遞給模型，並獲得檢測結果。最後，我們將檢測結果顯示在影象上。這種方法可以大大減少模型的訓練時間，並獲得更好的效能。

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