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GitHub 标星 2.3k+,比个手势,AI 自动识别 Emoji!

转自量子位,作者圆栗子

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
 7 Usage: cacli <command>
 8
 9 where <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
17 cacli <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

这么好玩的东西,赶紧来玩一下吧!

本文分享自微信公众号 - GitHubDaily(GitHubDaily)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-10-14

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