问题描述 TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。...接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。...我们将通过 MobileNet 进行分类，但这次我们将使用特定网络摄像头图像在模型的内部表示（激活值）来进行分类。...每次单击其中一个 "Add" 按钮，就会向该类添加一个图像作为训练实例。当你这样做的时候，模型会继续预测网络摄像头的图像，并实时显示结果。...使用“迁移学习”技术，这项技术将使用预训练好的 MobileNet 模型为你的应用定制以及引导训练。
以相关技术为基础而开发的各种图像处理软件和滤镜应用更是一推出就立刻吸引了海量用户，风头一时无两。在这各种神奇的背后，最核心的就是基于深度学习的图像风格迁移(style transfer)。...众所周知，以 VGG[2]为代表的深度卷积神经网络模型可以很好地层次化提取图像特征从而对图像进行有效的表征，在大规模图像分类、图像分割和图像目标检测等多个任务上取得了优异性能。...值得指出的是：在本问题中，我们需要求解目标是图像 X，而不是神经网络的参数。因此求解过程并没有神经网络的训练过程（即，该问题并不是机器学习通常的"训练-测试"流程，而只是一个普通的迭代求解过程。...2、基于颜色空间局部仿射变换的 Photorealism 正则约束 为了实现在风格迁移过程中，不丢失图像的真实细节，作者提出了如下的策略：对于过程中的畸变进行惩罚。...3、基于语义分割的增广风格损失函数 为了进一步的提升性能，使得模型能够适应输入图像的不同内容和风格，作者又提出了对输入图像进行语义分割 [4]，将分割模版同时作为算法的输入(具体做法是将分割 mask
3 webcam-transfer-learning 其中官方的游戏示例 webcam-transfer-learning ，建议玩一玩，是基于 MobileNet 的一个迁移学习的例子。...本文使用 Keras 预训练的图像分类模型 MobileNet_25_224 。通过加载训练好的 keras 模型，可以直接在浏览器使用或再次在浏览器中使用迁移学习，训练新的模型。...并使用 Transfer Learning 迁移学习来减少训练数据的量，达到分类的目的。 3.2.1 预处理 加载预训练模型 MoblieNet ，并截取合适的层作为输出。...4 基于用户个性化数据的产品 webcam-transfer-learning 游戏给我们提供了一个基于用户个性化数据的玩法。用户可以非常低成本的训练属于自己的图像分类模型，用于各种分类问题。...基于浏览器的用户个性化数据再训练，可以提炼出以下基本的交互流程： 设定类别 —> 采集数据 —> 开始训练 —> 使用用户数据 —> 核心功能 —> 完成任务／得到某个结果。
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？...styleTransfer 风格迁移，可用于图片艺术滤镜 pix2pix、CVAE、DCGAN 图像生成，可用于手绘图生成实景图、根据文本生成图像 SketchRNN 图像生成的另一种方式，可用于基于初始笔画生成图案...Word2vec 词转向量，可用于把文本转化为向量，在向量空间中进行计算 ----- 辅助功能 featureExtractor 图像特征提取，可用于以图搜图、迁移学习 KNNClassifier K-Nearest...可以识别生活中常见的大部分物品。在前端的应用主要是搭配迁移学习，利用预训练好的MobileNet,为用户训练新的图像提供支持。...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
其中官方的游戏示例 webcam-transfer-learning ，建议玩一玩，是基于 MobileNet 的一个迁移学习的例子。...本文使用 Keras 预训练的图像分类模型 MobileNet_25_224 。通过加载训练好的 keras 模型，可以直接在浏览器使用或再次在浏览器中使用迁移学习，训练新的模型。...并使用 Transfer Learning 迁移学习来减少训练数据的量，达到分类的目的。 ? 3.2.1 预处理 加载预训练模型 MoblieNet ，并截取合适的层作为输出。...4 基于用户个性化数据的产品 webcam-transfer-learning 游戏给我们提供了一个基于用户个性化数据的玩法。用户可以非常低成本的训练属于自己的图像分类模型，用于各种分类问题。...基于浏览器的用户个性化数据再训练，可以提炼出以下基本的交互流程： 设定类别 —> 采集数据 —> 开始训练 —> 使用用户数据 —> 核心功能 —> 完成任务／得到某个结果。
TensorFlow.js的两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。...我们的网络浏览器是最容易访问的平台之一。这就是为什么构建不仅能够训练机器学习模型而且能够在浏览器本身中“学习”或“迁移学习”的应用程序是有意义的。...1.1 使用网络摄像头在浏览器中进行图像分类 1.2 TensorFlow.js的特征 二、了解浏览器中的机器学习 2.1 Core API：使用Tensors工作 2.2 Layer...迁移学习：你可以通过对已经训练过的模型的部分进行再训练来执行转移学习，比如TensorFlow.js中的MobileNet。...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。
与其他机器学习技术相比，使用CNN的最大优势在于，它可以对以下情况进行建模：相邻的像素通常是彼此局部相关的（如果图像中的某一个像素是一只可爱的狗的一部分，那么其周围的像素很可能也是狗的一部分）。...CNN会在训练过程中自动确定哪些特征是重要的，并从数百万个样本图像中学习哪些特征具有统计意义，哪些特征与统计意义无关。...一旦我们对分数感到满意（通常是几千遍之后，当分数停止改善时），我们就会结束训练，并使用该模型对没有见过的新图像进行预测。...这个过程会遍历项目所有产品变体中包含的的所有特有的图像，并为这个唯一的产品和它的URL信息创建一个索引。 接下来，我们使用Python的深度学习库（keras），对每个独特的图像URL进行矢量化。...一旦客户的项目被编入索引，他或她就会以HTTP请求的形式向我们发送一个图像（参见文档中的示例请求），然后对图像进行矢量化，并针对我们的数据库查询类似的图像，最后在JSON响应中以图像URL的形式返回最上面的结果
TensorFlow.js的两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。...我们的网络浏览器是最容易访问的平台之一。这就是为什么构建不仅能够训练机器学习模型而且能够在浏览器本身中“学习”或“迁移学习”的应用程序是有意义的。...1.1 使用网络摄像头在浏览器中进行图像分类 1.2 TensorFlow.js的特征 二、了解浏览器中的机器学习 2.1 Core API：使用Tensors工作 2.2 Layer API：像...迁移学习：你可以通过对已经训练过的模型的部分进行再训练来执行转移学习，比如TensorFlow.js中的MobileNet。...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。
神经网络的训练是循环进行的，假设总训练样本大小为320个，那么上面的示例代码所描述的训练过程是：先使用下标为031的样本来训练神经网络，然后使用optimizer来更新一次权重，再使用下标为3263的样本进行训练...基于迁移学习的语音指令识别 复杂的深度学习模型通常具有上百万的参数，即便能够重新搭建起整个神经网络，中小型开发者也没有足够的数据和机器资源来从头训练它，这就需要开发者将已经在相关任务中训练过的模型复用到新的模型中...迁移学习是指一个使用数据集A完成训练的模型，被用于解决和另一个数据集B相关的任务，这通常需要对模型进行一些调整并使用数据集B重新训练它。...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...语音指令功能的本质是对短语音进行分类，例如训练中将“向左”的声音片段标记为“右”，训练后的神经网络在听到“向左”时就会将其归类为“右”，使用预训练模型speech-command实现迁移学习的基本步骤如下
新智元 来源：TensorFlow 编辑：元子 【新智元导读】本课程主要介绍了如何将TensorFlow.js插件嵌入到微信小程序中，并基于其进行开发。...课程中以一个姿态检测的模型PoseNet作为案例，介绍了TensorFlow.js插件导入到微信小程序开发工具中后，在项目开发中的配置，功能调用，加载模型等方法应用；此外，还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中...通过在40余万张各类民族艺术图片上使用 TensorFlow 进行训练，利用风格迁移模型能很好提取出各民族艺术的特征，同时处理图片耗时仅为0.01至0.06秒，为用户带来了效果良好、响应迅速的民族风格迁移体验...PoseNet实时人体姿态识别 具体介绍TensorFlow.js，浏览器中就能进行实时人体姿势判断>。Coco SSD物体识别模型，可以同时识别物体类别和在图像中位置。...基于 TensorFlow object detection API。BodyPix使用 TensorFlow.js 在浏览器中进行实时人体和身体部位分割。
在现实生活中，可以通过很多路径产生图像，比如以上的所有设备，都可以迅速以及实时的采集图像，所以现实中图像数据最为常见，所以针对人脸识别有一个比较好的优势，就是可以通过一些设备进行监查，时刻在手机数据样本...以保持姿态和纹理，保持身份和稳定训练过程：(1)姿态感知损失；(2)身份感知损失；(3)具有边界平衡正则项的对抗性损失。...此外，所提出的DA-GAN也是一种更有效地解决通用迁移学习问题的新方法。 ?...提出的SSNAN是端到端可训练的，SSNAN可以集成到任何先进的神经网络中，以帮助在不同的位置和尺度上聚集关于重要性的特征，并从全局的角度整合关于人类关节结构的丰富的高级知识，从而提高解析结果。 ?...商业、群体行为分析、人-再识别、图像编辑、视频监控、自主驾驶、虚拟现实 Human 人类分析和多人分析：自上而下和自下而上，多任务学习方法 E-Commercial，群体行为分析，行人-再识别，图像编辑
本文不涉及机器学习的算法和原理，仅从一个前端工程师的角度，从 4 个 demo 浅谈 TensorFlow.js 在前端的应用，包括机器学习的模型如何拿来在前端或者说在浏览器中使用、模型的迁移学习以适配业务需求以及...什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的JavaScript库，用于训练和部署机器学习模型。...工程应用 — 基于 MobileNet 模型的图像识别 3.1 在浏览器中使用预训练模型 MobileNet MobileNet 是由谷歌在 2017 年提出的一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的轻量级...具体讲，可以通过删除原始模型的最后一层，并基于此截断模型的输出训练一个新的(通常相当浅的)模型，这就是迁移学习。...迁移学习，以实现中文的语音的训练识别，步骤如下： 浏览器中收集中文语音训练数据 使用 speech commands 包进行迁移学习并预测 语音训练数据的保存和加载 浏览器中的效果如下图，点击按钮采集语音数据
那么相对于ImageNet，我们的模型如何用这么少的训练集达到很好的效果呢？答案是一种称之为迁移学习（transfer learning）的技术。...迁移学习更一般的理念是，考虑一个模型如何解决当前问题时，可以使用不同问题但相关的问题训练出来的知识。 迁移学习的一般流程很简单。首先，你在合适的海量数据集上训练你的神经网络模型。...常用的方法是在特征抽取器后增加一个全联接神经网络，并进行模型训练，但是这时要冻结原始神经网络的参数，只更新新增加网络的权重。 迁移学习在收集领域数据非常困难的情况下是相当有意义的，比如医疗图像处理。...对于学习少量数据集，我们在浏览器上可以进行实时模型训练。...实力化KNN图像分类器 我们开始检查应用的源代码。因为本书是基于浏览器的深度学习，所以我们只关注应用中相应的部分。
另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。 图像分类中使用的卷积神经网络（也称为 ConvNets 或 CNN ）是迁移学习的代表。...相反，一般人们会在非常大的数据集（例如ImageNet，其中包含 1,000 个类别的 120 万个图像）上预先训练ConvNet，然后以 ConvNet 为起点或通过 ConvNet 提取感兴趣的特征...，然后再深入研究你可以用于训练的数据类型。 如果你不熟悉深度学习，那么我建议你先阅读 TensorFlow 2 中的 Keras 教程，以及 PyTorch 中的 fastai 教程。
另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。 图像分类中使用的卷积神经网络（也称为ConvNets或CNN）是迁移学习的代表。...相反，一般人们会在非常大的数据集（例如ImageNet，其中包含1,000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后以ConvNet为起点或通过ConvNet提取感兴趣的特征。 ?...，然后再深入研究你可以用于训练的数据类型。 如果你不熟悉深度学习，那么我建议你先阅读TensorFlow 2中的Keras教程，以及PyTorch中的fastai教程。
： https://www.cnblogs.com/MarsPGY/p/13458304.html 【基于COCO-SSD 模型】简单使用TensorFlow.js在浏览器进行视频实时目标识别：https...除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络...，假设总训练样本大小为320个，那么上面的示例代码所描述的训练过程是：先使用下标为0^31的样本来训练神经网络，然后使用optimizer来更新一次权重，再使用下标为32^63的样本进行训练，再更新权重...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...本章的代码仓中笔者基于canvas实现了一个简单的卷积计算程序，你可以在源码中修改过滤器的参数来观察处理后的图像，这就好像是在给图片添加各种有趣的滤镜一样： 上图分别展示了水平边缘检测、垂直边缘检测和斜线边缘检测处理后的效果
，其中包括数据图像的采集、模型的训练、参数的调整，最终结果可能得经过分类模型（如：VGG、ResNet、ShuffleNet等）的卷积层、全连接层，最终以概率的方式呈现，预期效果是达到了，在时间的花销上有点大...现在，给我10分钟，还你一个训练好的识别模型！在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...，基于TensorFlow.js库的方法也需要数据做训练，有了网站这个“利器”，数据从哪来呢？...此时所有内容都合并为一个图像，我们可以将图像切片进行训练和验证。...（注：过拟合是模型在对训练数据进行预测时变得非常完美，由于模型对于训练数据过于符合，因此对于新数据而言反而并不适用） 一个好的机器学习模型可以概括为下图： 使用一个复杂方程进行过拟合 我选择建立了一个非常适合简单数据的简单模型
JavaScript 与深度学习结合的原因 因为在浏览器环境中用 JavaScript 进行深度学习有它独特的优势，相比后端编程语言也可以创造更多独特的机会。...基于 WebGL 的神经网络加速，可以让 “Move Mirror” 里利用 PoseNet 从图像中提取人体姿态这样的实时推断成为可能。...你将了解 JavaScript 与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络...，利用客户端数据优化机器学习模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学习探索新的应用空间。...你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识，同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。
Reinforcement Learning through Imitation Learning Pretraining Towards Image-based Autonomous Driving 摘要：提出了一种以当前摄像机图像和车速为输入的自主驾驶任务的训练流水线...，以产生油门、制动器和转向控制输出。...模拟器Airsim的方便的天气和照明API在训练过程中提供了足够的多样性，这对于提高训练策略的鲁棒性很有帮助。为了不限制可能的策略的性能，我们使用了一个连续的、确定性的控制策略设置。...考虑到人类对这一任务的掌握和任务的高复杂性，我们首先利用模仿学习来模仿给定的人的策略，并将训练的策略及其权重运用到我们使用DDPG的强化学习阶段。...与纯模仿学习和纯DDPG相比，这种组合对自主驾驶任务的性能有很大的提高。
介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...如果使用TensorFlow.js进行开发，可以考虑以下三种工作流程。 你可以导入现有的预训练的模型进行推理。...如果你有一个现成的TensorFlow或Keras模型，则可以将其转换为TensorFlow.js格式，并将其加载到浏览器中进行推理。 你可以导入的模型进行再训练。...就像上面的吃豆人演示一样，你可以使用迁移学习来增强现有预训练好的离线模型（使用在浏览器中收集的少量数据），使用的技术称为图像再训练（Image Retraining）。...TensorFlow.js属于JavaScript生态系统，实现其进行机器学习的工具，继承自deeplearn.js（即TensorFlow.js Core）。
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