(); z.print(); 在上面的代码中，我们在两个张量a和b上执行基本的加法和乘法运算，并将结果打印在浏览器中。...这里，X和Y有一个线性关系——每个Y对应于X + i(其中i是0、1、2、3……n+1)。让我们在这个数据集上训练一个基本的回归模型。...PoseNet是一种视觉模型，可以通过估计人体关键关节的位置来估计一个人在图像或视频中的姿势。 PoseNet是如何工作的？ 这是一个迷人的概念。...'score'是指模型的置信度 'part'表示检测到的身体关节/关键点 'position'包含检测到的部分的x和y位置 我们不必为此部分编写代码，因为它是自动生成的。...我们已经看到，PoseNet给出了一个检测到的人体关节列表，每个关节及其x和y位置的置信度评分。 我们将使用20%的阈值(keypoint.score > 0.2)置信度得分，以便绘制一个关键点。
AiTechYun 编辑：chux 在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。...姿态估计是指在图像和视频中检测人物的计算机视觉技术，以便人们可以确定某个人的肘关节在图像中出现的位置。要清楚的是，这项技术并不能识别谁在图像中 – 即没有识别个人身份信息。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会离开用户的计算机。...同样，所有关键点位置在输入图像空间中都有x和y坐标，并且可以直接映射到图像上。...heatmapPositions = scores.argmax(y, x) 每个零件的偏移矢量通过从该零件的热图中对应于x和y索引的偏移量中获取x和y来检索。
这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。...PoseNet 可以利用单姿态或多姿态算法检测图像和视频中的人物，而所有这些都可以在浏览器中实现。 那么姿态估计到底是什么呢？该计算机视觉技术检测图像和视频中人物，以确定诸如某人的肘部在图像中的位置。...要明确的是，这种技术不会识别图像中的人——没有与姿态检测相关联的个人可识别信息，而只是简单地估计关键身体部位的位置。 它为什么如此振奋人心？...自从基于 TensorFlow.js 的 PoseNet 在浏览器中运行以来，没有用户的姿态数据泄露。...从某部分热图中的 x 和 y 索引的偏移中获取 x 和 y，得到每个部分的偏移向量。这产生大小为 17x2 的张量，其中每行都是对应关键点的偏移向量。
7dd0bc881cd5 与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布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。...姿态估计是指在图像和视频中检测人物的计算机视觉技术，以便人们可以确定某个人的肘部在图像中出现的位置。需要澄清的是，这项技术并不能识别谁在图像中 - 没有任何与识别身份相关的个人身份信息。...由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行，因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。...它可以用来隐藏不够确定的关键点。 关键点位置 - 检测到的关键点在原始输入图像中的x和y二维坐标。...同样，所有关键点位置在输入图像空间中都有x和y坐标，并且可以直接映射到图像上。
PoseNet是一种视觉模型，通过检测关键身体部位的位置来估计人在图像或视频中的姿势。例如，模型可以估计一个人的肘部和/或膝盖在图像中的位置。...姿势估计模型不识别图像中的人，只识别关键身体部位的位置。 TensorFlowLite正在共享一个Android示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头实时检测和显示个人的关键身体部位。 ?...在谷歌I/O ‘ 19上，TensorFlow Lite展示了一款名为Dance Like的应用程序，它可以帮助用户学习如何使用PoseNet模型跳舞。...此功能由estimateSinglePose()提供，该方法在已处理的RGB位图上运行TensorFlow Lite解释器并返回Person对象。本页面解释如何解释PoseNet的输入和输出。...and y coordinates of a key point on the bitmap. class Position { var x: Int = 0 var y: Int = 0 }
不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。...这些关键点与 (x, y)坐标系相关联，并且在每次调用「detector.estimatePoses(*some video element*)」时更新。...当在程序循环中反复调用该函数时，我们可以实时获得所有关键点的 (x, y) 坐标。返回的每个 (x, y) 关键点坐标都与一个分数相关联，该分数代表 MoveNet 对读数准确率的置信度。...传统方案（上）与 MoveNet（下）在高难度姿态检测上的对比结果，传统方案会跟丢关键点，而 MoveNet 不会。 如何使用？..."}, {x: 212, y: 190, score: 0.8, name: "left_eye"}, ...] }] x，y 代表图像中实际关键点位置，如果你想标准化关键点位置，
，是否可以通过这些数据来分析得到我想要的东西，即我知道一些的样本(x,y)或者我只知道x，我想分析这些来得到对象的模型f()，进而当我再次拥有一个x的时候，我就可以得到我想要的y，如果不是那么严格的来讲...接下来将介绍一些机器学习中的基本概念，可能没有很强的连贯性。 模型 模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，而不是对软件设计的描述。...在机器学习中，模型的的具体还以有点类似于：带有一些待训练参数，用于逼近前文提到的f()的参数集合。...当然，这个模型还不够好，主要体现在以下方面： 只有 5 个样本，结果不够可信； 只有两个参数，但其实影响房子价格有更多的因素，如地理位置、房子年龄等； 对于第一个问题，我们可以添加样本数来解决，比如添加...- 输出 (Output)：经过激活函数计算后的输出结果。 激活函数的使用非常有用，它是神经网络的精髓所在。没有激活函数的话神经网络不可能很智能。
经过调研，发现TensorFlow开源的PoseNet模型可以很好的满足我们的需求。...PoseNet算法会识别出人的姿态，具体如何刻画这个姿态主要是通过人的17个关键部位，每个部位会得到一个检测结果的信任值，信任值范围在0-1之间，1代表检测结果的信任值是最高的。...下面是PoseNet模型的姿势检测流程： 图5 PoseNet模型的姿势检测流程 姿势、姿势置信度得分、关键点位置以及关键点置信度得分是PoseNet刻画人体姿势的重点，下面通过一张示例图进行详细说明...标准化操作分成两阶段，第一阶段会分别对每个关键点的横坐标X和纵坐标Y进行如下操作，比如第一个姿势的第一个关键点对应的横坐标x1变成了(x1-x_min)/xy_max；第二个阶段则会进行L2规范化操作...开源项目1就是TensorFlow的PoseNet模型，通过这个模型苏输入一张图片就会返回图片中人的姿势、姿势置信度得分、关键点位置以及关键点置信度得分；开源项目2是基于开源项目1开发的，先基于PoseNet
在html可以很方便地引用tfjs及posenet库： html tensorflow/tfjs"> tensorflow-models/posenet"> posenet的调用也非常简单： js posenet.load().then...在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。相似性我们一般通过距离来判断，类别我们有分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等。...(x.mul(x).sum()); p2=tf.sqrt(y.mul(y).sum()); p12=x.mul(y).sum(); score=p12.div(p1.mul(p2)); score.print...一些计算结果： 以上为全文，本文是mixlab无界社区超级节点MLN-003的指南： 前端玩转AI之Tensorflow.JS workshop： 我们会在本节点开展包括基础的JS练习指南，进阶的各种应用指南
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。...三维图中的平面 但是当数据的维度是三维呢四维甚至是 1000000 维的时候，大脑就没有办法在图表上对其进行可视化了，但是可以在维度超过三维时通过数学来计算超平面，而神经网络就是为了解决这个问题而生的。...我们将使用顺序模型。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。...用 TensorFlow.js 进行预测 尽管在训练模型时需要事先定义一些超参数，但是进行一般的预测还是很容易的。...但是在 TensorFlow.js 之前，没有能直接在浏览器中使用机器学习模型的 API，现在则可以在浏览器应用中离线训练和使用模型。而且预测速度更快，因为不需要向服务器发送请求。
早在半年前，TensorFlow.js 最开始吸引我的地方正是他能够识别人像的五官，输入一张图片，输出人体器官在图片中位置，包括：鼻子，眼睛，耳朵，肩膀，手肘，手腕，臀部，膝盖，脚踝。...2.jpg 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。简单来说就是把机器学习搬到web上。...坐姿不端正一般有以下几种场景，转换到图片上的五官位置判断如下： 弯腰驼背： 此时整个头部在图像下半部分，判断鼻子的y坐标到图像下边沿的距离 单手托下巴： 此时头部是歪的，判断两眼的y坐标差 斜视： 此时头部沿...y轴转动，判断左边的眼睛和耳朵的x坐标差和右边眼耳x坐标差之差 过度仰视（抬头）： 此时头部向上仰，判断鼻子的y坐标是否过于接近眼睛的y坐标 过度俯视（低头）： 此时头部向下弯，判断鼻子的y坐标是否过于接近耳朵的...y坐标 眼睛离屏幕太近： 此时头部在图像中更大，判断两眼的x坐标差（近大远小） 4.jpg 接下来就是计算的问题了，算出各种差值之后设置阈值。
「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。...这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位。 ?...开发此应用程序的目的为了让所有人都能以最小的支出轻松地使用 PoseNet 模型。这个示例应用程序包括了一个 PoseNet 库，它抽离了模型中的复杂性。...将位图裁剪并缩放到模型输入的大小，以便将其传递给模型。 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。...将位图缩放回屏幕大小，在「Canvas」对象上绘制新的位图。 使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值（默认值为 0.2）的关键点。
GPU 与 CPU 性能 在Pixel 3的人像模式（Portrait mode）中，与使用CPU相比，使用GPU的Tensorflow Lite，用于抠图/背景虚化的前景-背景分隔模型加速了4倍以上。...在能够为视频增加文字、滤镜等特效的YouTube Stories和谷歌的相机AR功能Playground Stickers中，实时视频分割模型在各种手机上的速度提高了5-10倍。 ?...) 下载地址：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/posenet DeepLab 分割（257 x 257） ( 图像分割模型，...在小型模型中，加速效果效果可能略差，但 CPU 的使用可以降低内存传输固有的延迟成本。 如何使用？...有关此类优化的详细信息，可以在 TensorFlow Lite GPU 文档中找到。
PoseNet 的独立模型，一些 Demo，可在浏览器上使用 TensorFlow.js 实时运行人体姿态检测。...-7dd0bc881cd5），可以了解 PoseNet 在 Tensorflow.js 运行的更高层级的描述。...npm install @tensorflow-models/posenet 使用 我们的多姿势检测可以从一副图像中检测出每个姿势。每种方法都有自己的算法和参数集。...关键点 所有的关键点都用部位 ID 标记，每个部位和对应的 ID 如下： ? 加载预先训练的 PoseNet 模型 在姿势检测的第一步，将一幅图像输入预先训练过的模型。...PoseNet 有一些不同版本的模型，每一个版本都对应一个拥有特定乘数的 MobileNet v1 架构。 在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。必须是32、16、8。默认为16。
所用模型 姿势预测模型是一种视觉模型，通过关键人体关节位置的估算来预测图像或视频中人的姿势。 模型结构 ?...预处理 在预处理过程中，摄像头输入的图像将被转换，以满足模型对输入的要求：首先，将原始图像裁剪为符合模型输入尺寸 (宽高比) 的图像，然后对裁剪后图像进行大小调整，并转换为模型可接受的数据类型。...推理 将预处理的数据分配给输入张量并运行模型。将输出数据分配给输出张量作为结果。 后处理 在后处理中，它将计算关键点和要显示的线的位置以及总信任值得分。...使用以下命令在 Xcode 中打开项目： open PoseNet.xcworkspace 这将启动 Xcode 并打开 PoseNet 项目。...在菜单栏中，选择 Product → Destination 然后选择您的物理设备。 在菜单栏中，选择 Product → Run 在您的设备上安装该应用程序。
一位名叫Olesya Chernyavskaya的俄罗斯程序媛就用TensorFlow开发了一款坐姿监督工具，一旦你歪着身子，屏幕就会变模糊，在无形中帮你矫正坐姿~ ?...在报名涵上没有看到参赛的截止日期，这应该是一个长期的项目选秀，现在还可以报名哦，想展示自己项目的小伙伴还不快来~?...记录初始体态位置，每秒检查坐姿，一旦发现不同屏幕立刻模糊 在这个项目中，她用了TensorFlow.js PoseNet模型来检测身体部位，并借助ml5.js构建PoseNet模型，还用了p5.js帮助处理画布和摄像头...关于检测人体体态，Olesya有两个点子： 建一个模型，并教它理解什么是错误的坐姿； 让人一开始保持正确的坐姿，让模型记录眼睛和肩膀的位置正确。...当你弯腰驼背时，模型可以检测出你双眼和双肩代表的两条平行线在y轴上的位移，由此判断出你没有好好坐着。 ? 那我不驼背，我悄悄托个腮总行了吧！
在下一节中，我们将讨论 PoseNet。 人体姿势估计 - PoseNet TensorFlow 发布了 PoseNet 模型，该模型用于使用浏览器检测人体姿势。 它可以用于单个姿势和多个姿势。...有关如何实现 PoseNet 模型的详细信息，请参见这里。 查看此链接以了解 PoseNet 的文档。 接下来，我们将进行现场演示。...来自每个k^2层的4k^2向量被聚合为四维向量，该向量将边界框的位置和几何形状表征为x，y，宽度和高度 。...该架构的细节概述如下： 跟踪方案是在八维状态空间(u, v, γ, h, x, y, γ, h)上定义的，其中(u, v)是边界框中心位置，γ是长宽比，h是高度。...，仅在 TensorFlow 1.x 中提供了先前的目录，而在 2.x 中则没有。
移动设备面临的挑战 在完成深度学习模型之后，我们的下一步是在 iOS 和 Android 移动设备上部署我们的模型。首先，我们尝试了TensorFlow Mobile。...[译注：TensorFlow Mobile已经废弃，以后Google只支持TensorFlow Lite] 但是由于我们需要实时获取识别结果，TensorFlow Mobile并不是可行的选择，因为其性能无法满足此需求...在我们试图解决性能挑战的过程中，Google发布了TensorFlow Lite，它在性能方面与TensorFlow Mobile相比是的巨大飞跃。...比较以下两种产品： 下面显示了在我们的模型中初始基准测试结果： 根据基准测试数据，我们得出结论，在大多数Android 设备上基于 512 x 512 输入尺寸的进行实时人体运动识别是不可行的...为了解决这个问题，我们分析了机器学习模型，发现 PoseNet 是瓶颈，消耗了 95％ 的计算时间。
- 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。...试验了下，BodyPix可以在15寸MacBook Pro上以25 fps的速度运行，渲染人和身体部位的分割，而在iPhone X上，BodyPix能以21 fps的速度运行，还不错。...可以尝试下效果： 下面案例是使用预训练的MobileNet模型专门用来识别美洲驼… 除此之外，我们还可以，训练一个简单的分类器来对花朵图像进行分类；训练一个没有感情的“剪刀石头布”识别器；或者是用来训练一个方向控制器控制游戏里的角色...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？...- 前端智能技术04 - PoseNet 用于实时估计人体的姿势，返回17个关键节点，如下图 此模型称为PoseNet，可以估计照片中人体的鼻子、眼睛、耳朵、手臂、腿关节等17个关键点，关键可以达到实时的效果
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
