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首页 Twitter   作者:coolfensi  2022年11月09日  热度:27  评论:0     
时间:2022-11-9 17:02   热度:27° 

圆红豆 丽翔 凹非寺

物理位 报导 | 社会公众号 QbitAI

一头表情符号辨识AI,什么样才算得上 (优) 秀啊?

时不时地转换坐姿,都能动态输入Emoji,约是很秀了:

是把守 (误) ,是源自《星舰旅途》昂蒂的军乐。并不大常见,做出来即使有技术难度。

是好运气,通常会三只手一同比。但是,也并非人类文明通用型的表情符号。

即使这种,AI仍然机敏地辨识出。因此,它是在应用流程上跑,也基本上没延迟时间

AI的妈妈,英文名字叫Nick Bourdakos (全称亚历克斯) ,是源自IBM的流程猿

亚历克斯把他们的调校丰硕成果发了twitter,揽下2.8万赞

△ 666

亚历克斯用的是TensorFlow.js,动态辨识毫无压力。

他把算法开源了,说大家都可以试一试。

半小时就好

亚历克斯说这个模型很简单,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吃的是标注过的表情符号图

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 
 8
 9where  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  -h quick help on 

当然,也并非非要用IBM云,也并非非要用GPU。拿CPU也能调校AI,大概要几小时吧。

训练完成,该在应用流程上跑了。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,用应用流程打开http://localhost:3000。

耶,这种就可以对着屏幕随意舞动手指了,你的AI会明白的:

当然,这只机敏的AI,才并非只能辨识手指。

喝点什么

只看你用什么样的数据去投喂AI了。

曾经,亚历克斯就帮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:加大技术难度,两瓶都是Mountain Dew,一瓶普通一瓶低糖。

AI仍然分得清楚,毫不犹豫。

分辨表情符号,分辨汽水,都不失水准。

那么问题来了,你想让AI辨识什么呢?

想好了就开始调校吧,代码在这里:

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

P.S. twitter评论区,已经有小伙伴亲测成功,并表示Easy。

△ 再把辨识结果,显示成Emoji就完美了

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