你比个手势，AI就识别出Emoji，浏览器上跑：已开源，推特2.8万赞

圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

一只手势识别AI，怎样才算得上 (优) 秀啊？

不停地变换姿势，都能实时输出Emoji，大约是很秀了：

?是守卫 (误) ，是来自《星际旅行》瓦肯的举手礼。不大常用，做起来甚至有难度。

?是好运，一般会两只手一起比。不过，也不是人类通用的手势。

即便这样，AI依然机智地识别出来。并且，它是在浏览器上跑，也几乎没有延时。

AI的爸爸，名字叫Nick Bourdakos (简称“尼克”) ，是来自IBM的程序猿。

尼克把自己的调教成果发了推特，揽下2.8万赞：

△ 666

尼克用的是TensorFlow.js，实时识别毫无压力。

他把算法开源了，说大家都可以试一试。

半小时就好

尼克说这个模型很简单，就是SSD-MobileNet。

MobileNet是分类，SSD是目标检测，搭配食用也是常规方法。

他是用IBM云上的GPU训练的，免费的k80，半小时就训练好了。

在训练开始之前，要先准备数据：AI吃的是标注过的手势图。

准备就绪，就来安装模型吧：

1$ npm install -g cloud-annotations

然后，可以开始训练了：

 1$ cacli
 2┌─────────────────────────────┐
 3│ (C)loud (A)nnotations (CLI) │
 4│ version 1.0.12              │
 5└─────────────────────────────┘
 6
 7Usage: cacli <command>
 8
 9where <command> is one of:
10  init         Interactively create a config.yaml file
11  train        Start a training run
12  logs         Monitor the logs of a training run
13  progress     Monitor the progress of a training run
14  list         List all training runs
15  download     Download a trained model
16
17cacli <cmd> -h     quick help on <cmd>

当然，也不是非要用IBM云，也不是非要用GPU。拿CPU也能调教AI，大概要几小时吧。

训练完成，该在浏览器上跑了。GitHub项目里，自带了转换为TensorFlow.js模型的脚本。

把模型添加到React App里面。

最后，写一句nmp start，用浏览器打开http://localhost:3000。

耶，这样就可以对着屏幕随意舞动手指了，你的AI会明白的：

当然，这只机智的AI，才不是只能识别手指。

喝点什么

只看你用什么样的数据去投喂AI了。

曾经，尼克就帮AI修炼了分辨汽水的眼力。

第一题：一瓶雪碧，一瓶Canada Dry，都是绿色。

不管调换位置、还是侧过瓶身，AI都不会被迷惑。定格一看：

第二题：加大难度，两瓶都是Mountain Dew，一瓶普通一瓶低糖。

AI依然分得清楚，毫不犹豫。

分辨手势，分辨汽水，都不失水准。

那么问题来了，你想让AI识别什么呢？

想好了就开始调教吧，代码在这里：

https://github.com/cloud-annotations/training/

P.S. 推特评论区，已经有小伙伴亲测成功，并表示Easy。

△ 再把识别结果，显示成Emoji就完美了

— 完 —