dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb703cbf68c&dis_t=1591001386 想与您分享在tensorflow 2.2中实现yolov3对象检测器的实现 yolov3-...keras-tf2 https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2 * 特征 * tensorflow-2.X--keras功能API * cpu-gpu...*所有阶段的`matplotlib`可视化。 *`tf.data`输入管道。 *`pandas`和`numpy`数据处理。 *`imgaug`扩充管道 *`logging`的覆盖范围。...*完全矢量化的mAP评估。 *`labelpix`支持。 *照片和视频检测
为了更好地了解人体的视频和图像，姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。...Tensorflow 刚刚在 TF.js 姿势检测 API 中推出了第一个 3D 模型。...TensorFlow.js 社区对 3D 姿态估计越来越感兴趣，这为健身、医疗和运动捕捉等应用开辟了新的设计机会。一个很好的例子是使用 3D 动作在浏览器上驱动角色动画 。...社区演示使用由 MediaPipe 和 TensorFlow.js 提供支持的多个模型（即 FaceMesh、BlazePose、Hand Pose）。...该模型在裁剪图像上进行训练，预测对象臀部中心原点的相对坐标中的 3D 位置。 MediaPipe 与 TF.js 运行时
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。...应用程序的主要部分按顺序重复以下步骤： 1.使用OpenCV从网络摄像头进行单帧采集 2.使用Tensorflow对象检测接口进行对象检测 3.根据检测到的对象位置移动鼠标光标 帧采集 使用Python...它使用在COCO数据集上训练的Tensorflow对象检测接口固有的Mobilenet神经网络图。该数据集由80个不同的对象组成，主要包括杯子，苹果，餐具等家用物品。 ?...应用程序然后返回到步骤1以从网络摄像头检索下一个图像并重复此过程。 如何使用它 应用程序的源代码发布在我的Gitlab repo中。...使用说明 确保光线充足（Tensormouse在光线不好的情况下表现欠佳） 需要对象保持与摄像头的距离，既不能太近导致占用整个摄像头帧，也不能太远导致检测不到 如果你的对象检测性能较差，请尝试运行应用程序设置让它来检测杯子
在一些对性能比较敏感的应用中，我们可以通过对象复用的方式避免垃圾对象的产生，进而避免GC因对象回收导致的性能损失。对象池是对象复用的一种常用的方式。....NET提供了一个简单高效的对象池框架，并使用在ASP.NET自身框架中。...我们在使用.NET的对象池框架时，主要会使用如下这个ObjectPool类型，针对池化对象的借与还体现在它的Get和Return方法中。...在另一方面，当不在使用的对象被归还到对象池之前，很有可能会执行一些释放性质的操作（比如集合对象在归还之前应该被清空）。...对象池在 .NET (Core)中的应用[1]: 编程篇 对象池在 .NET (Core)中的应用[2]: 设计篇 对象池在 .NET (Core)中的应用[3]: 扩展篇
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...准备用于物体检测的图像包括但不限于： 验证注释正确（例如，所有注释在图像中都没有超出范围） 确保图像的EXIF方向正确（即，图像在磁盘上的存储方式与在应用程序中的查看方式不同，请参见更多信息） 调整图像大小并更新图像注释以匹配新尺寸的图像...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...无需从BCCD下载图像，而是可以从自己的数据集中下载图像，并相应地重新上传它们。 下一步是什么 已经将对象检测模型训练为自定义数据集。 现在，在生产中使用此模型将引起确定生产环境将是一个问题。...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。
机器学习与TensorFlow.js简介 在深入细节之前，让我们先了解一些基本概念。机器学习是人工智能（AI）的一个子集，能够使系统从数据中学习，并在没有明确编程的情况下随着时间的推移提高其性能。...易于使用：借助JavaScript丰富的生态系统和对Web开发者的熟悉度。 实时应用：在浏览器中直接实现实时机器学习应用。 要深入了解TensorFlow.js的功能，可以查看官方文档。...定义模型 在TensorFlow.js中，你可以使用顺序API或功能性API定义模型。顺序API适用于简单的、可堆叠的层，而功能性API则更灵活，可以处理更复杂的架构。...对象检测涉及识别图像中的对象并定位它们。...从设置第一个项目到构建和部署实际应用，TensorFlow.js使在JavaScript中利用机器学习的力量变得既可访问又高效。
- 前端AI基础库 TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 Node.js 训练和部署机器学习模型。...- face-api.js -人脸应用必备 Face-api.js是一个JavaScript API，是基于tensorflow.js核心API的人脸检测和人脸识别的浏览器实现。...前端人脸识别相关的应用，推荐用face-api.js~ - ml5.js - 创意编程必备 ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。...该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。 目前可以实现哪些功能？...使用tensorflow.js我们可以在浏览器用摄像头实现目标检测。比如我们可以识别以下图片里的物体： 前端可以很容易的调用相关的tensorflow.js模型实现目标检测。目标检测可以用来干什么？
在本文中，我们将首先了解使用TensorFlow.js的重要性及其它的不同组件。然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。...它是TensorFlow在JavaScript中的扩展，JavaScript是我们在互联网上使用的几乎所有网站、浏览器或应用程序逻辑背后的编程语言。...TensorFlow.js以其当前的形式提供了以下主要功能： 浏览器中的机器学习：你可以使用TensorFlow.js在浏览器中创建和训练ML模型。...谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
Define 阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...从前文的过程中不难看出，TensorFlow.js提供的能力是围绕神经网络模型展开的，应用层很难直接使用，开发者通常都需要借助官方模型仓库中提供的预训练模型或者使用其他基于TensorFlow.js构建的第三方应用...体验Tensorflow.js开箱即用编程 （一）安装和引用Tensorflow.js 在html页面中可直接引用一个js文件即可。...从代码中可以看出，没有写一句IF判断语句，全部都是在使用Tensorflow.js提供的API进行构建神经网络。所以机器学习的编程是通过构建神经网络来实现程序，而不是通过规则判断来编写程序。...如今很多大厂对人工智能的研发都投入了大量的人力资金，Tensorflow.js在移动端也出现很多应用，最近比较有名的实时彩妆就是使用Tensorflow.js进行编写的小程序。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。...在本文中，我们将首先了解使用TensorFlow.js的重要性及其它的不同组件。然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。...它是TensorFlow在JavaScript中的扩展，JavaScript是我们在互联网上使用的几乎所有网站、浏览器或应用程序逻辑背后的编程语言。...TensorFlow.js以其当前的形式提供了以下主要功能： 浏览器中的机器学习：你可以使用TensorFlow.js在浏览器中创建和训练ML模型。...谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。
概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...GM(2,1)编程步骤与GM(1,1)类似。 下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。...若您对算法感兴趣，并有一定的matlab编程基础，欢迎将所学算法整理成文推送给我们。
在本文中，我们将使用 Tensorflow.js 通过几个示例项目来探索在浏览器中使用机器学习的不同可能性。 机器学习 对于机器学习，一个常见的定义是：计算机无需明确编程即可从数据中学习的能力。...如果我们将其与传统编程进行比较，这意味着我们让计算机识别数据中的模式并生成预测，而无需我们确切地告诉它要寻找什么。 让我们以欺诈检测为例。...Tensorflow.js 使用预训练模型的方式！...'; 本文我们讲解了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中实现对图像的分类，并介绍了什么是机器学习。...下一篇中，我还会为大家介绍更多 TensorFlow.js 在浏览器端的应用案例，关注我，少走弯路，不吃亏~
大模型也能当“运维警察”？——大模型技术在异常检测中的应用1. 前言：运维的噩梦——异常检测作为一名运维，最怕的就是半夜被电话叫醒：“系统挂了！”——更可怕的是，报警一响，却找不到具体问题在哪里。...其实，大模型的强大之处在于它能学习复杂的模式，并且能够自动识别异常行为。运维中的日志分析、系统指标分析、本机调用链分析等，都是非结构化或者时序数据，正好适合用深度学习模型来挖掘异常。...（Transformer, GPT等）异常检测、日志分析、指标预测无需特征工程，能学习复杂模式计算资源需求高2.2 大模型的核心思想大模型用于异常检测的基本思路可以概括为以下几种方式：日志异常检测：使用...3.1 数据准备假设我们有一个服务器的CPU使用率数据，我们用一个时间序列模型来检测异常。...未来展望：大模型+运维还能玩出啥花样？大模型在运维领域的应用，远不止异常检测这么简单。智能日志分析：基于ChatGPT等大模型解析海量日志，快速找到问题根因。
上手TensorFlow.js Tensor（张量）是TensorFlow中的基本数据结构，它是向量和矩阵向更高维度的推广，从编程的角度来看，它的核心数据不过就是多维数组。...在2018年Google I/O大会上，TensorFlow.js小组的工程师就介绍了该框架分层的结构设计，除了最底层为了解决编程语言和平台差异的层次外，为了对不同的工作性质的开发者实现更好地支持，TensorFlow.js...Define阶段是使用TensorFlow.js的第一步，这个阶段中需要初始化神经网络模型，你可以在TensorFlow的tf.layers对象上找到具备各种功能和特征的隐藏层，通过模型实例的add方法将其逐层添加到神经网络中...从前文的过程中不难看出，TensorFlow.js提供的能力是围绕神经网络模型展开的，应用层很难直接使用，开发者通常都需要借助官方模型仓库中提供的预训练模型或者使用其他基于TensorFlow.js构建的第三方应用...TensorFlow.js官方提供了的预训练模型可以实现图像分类、对象检测、姿势估计、面部追踪、文本恶意检测、句子编码、语音指令识别等等非常丰富的功能，本节中就以“语音指令识别”功能为例来了解迁移学习相关的技术
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。...在TensorFlow阵营，TensorFlow Hub是一个经过训练的机器学习模型库，可以进行微调，用户只需几行代码就可以使用像 BERT 这样的模型，Hub中包含适用于不同用例的 TensorFlow...、TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 模型，模型可用于图像、视频、音频和文本问题。...MediaPipe是用于构建多模式、跨平台应用机器学习管道的框架，可用于人脸检测、多手跟踪、对象检测等。该项目是开源的，并绑定了多种语言，包括 Python、C++ 和 JavaScript。...TensorFlow.js是一个用于机器学习的 JavaScript 库，允许您使用 Node.js 在浏览器和服务器端训练和部署模型。
，并在实际编程过程中可以随时查阅并解决实际问题。...性能对比 TensorFlow.js 环境配置 在浏览器中使用 TensorFlow.js 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js 在微信小程序中使用 TensorFlow.js TensorFlow.js...模型部署 通过 TensorFlow.js 加载 Python 模型 使用 TensorFlow.js 模型库 TensorFlow.js 模型训练 * 大规模训练与加速 TensorFlow...针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，从而能够更高效地训练模型。...李锡涵曾在微软亚研院机器学习组实习，在谷歌还是机器学习方面的GDE（Google Developers Expert），目前的研究重点是基于图的现实场景中多主体强化学习的应用。
▌5.在浏览器中做任何事 谈到 JavaScript ，自从有了 TensorFlow.js，你就可以在浏览器中训练并运行你的模型。你可以在官方社区中看到各种酷毙了的 demo。...注：AI科技大本营以前也为大家介绍过一些有趣的技术，例如在浏览器中通过 TensorFlow.js 进行人脸检测与特征识别。还有开发者利用摄像头和 TensorFlow.js 实现了对手语的识别。...可见，这个 API 受到了广大开发者的欢迎。 这是一个基于 TensorFlow.js 的在浏览器中可以实时识别人动作的小应用。...Lite 版 TensorFlow Lite 版使模型可以在多种设备上运行，包括移动设备和物联网设备，它的运行速度达到了原版 TensorFlow 的3倍。...TensorFlow Hub 是一个可以重复使用机器学习模型的库，也就是说我们可以在其他类似的任务中重复使用一个模块。
用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。 目前AI在前端领域的一些应用案例有： 1. 人脸识别 2. 人脸比对 3. 物体检测 4. 手势检测 5. 视频跟踪 6. 图像美化 7....该应用无需安装任何额外的插件，可直接在浏览器上运行。作者使用谷歌 Colab 来训练模型，并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?...实例2：（浏览器中实时人体姿势估计） TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。...这一切并不是无稽之谈，为什么tensorflow.js会应运而生，正是因为JS的社区在不断壮大，JS这款便捷的语言也在得到更为普遍的使用。...你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Java和high-level layers API进行定义、训练和运行模型。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时...这个时候我们就要考虑自行加载模型，并进行推断。在JS世界，JSON是使用得非常普遍的数据交换格式。TensorFlow.js也采用JSON作为模型格式，也提供了工具进行转换。...在下一篇文章中我将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型，并加载之，敬请关注！ 以上示例有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
Javascript在ML中也非常流行，以至于像谷歌的Tensorflow.js这样的热门项目都是基于Javascript的。...Brain.js:它是一个加速的GPU，很容易在JavaScript中集成神经网络，在浏览器中与Node.js一起使用，并提供多种神经网络实现来训练做不同的事情。...它使用起来非常简单，你不需要了解神经网络的详细信息就可以使用它。 Tensorflow.js:它是一个流行的JavaScript机器学习库。...你可以使用灵活的api直接在JavaScript中构建和训练模型，机器学习中的几乎所有问题都可以使用Tensorflow.js解决。你还可以使用自己的数据重新训练现有的ML模型。...face-api.js:一个现成的api，包含了众所周知的人脸检测和识别模型的实现，这些模型是用各种各样的数据集预先训练的。它提供了直接插入任何Node.js和浏览器环境的灵活性。
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