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我正在尝试在 TensorFlow.js 中使用使用 TF 对象检测 API 创建的对象检测模型。

我使用以下方法转换了模型：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model inference_graph/saved_model inference_graph/web_model

它可以毫无问题地转换并加载到我的 javascript 代码中。现在我有点不确定我的下一步应该是什么。我必须将 Python 翻译成 JavaScript，但某些领域我不确定。

使用python中的对象检测API，有很多步骤；（1）预处理图像，例如转换为 RGB、numpy 数组重塑、扩展尺寸（我知道如何处理它）和（2）单个图像函数的运行推断，我不知道我会怎么做在 tensorflow.js 中进行。

我试图找到一些关于在 tensorflow.js 中部署对象检测模型的一般信息，但除了预训练模型外，我找不到太多信息。

关于这个主题的任何信息都会很棒！谢谢！

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正如@edkeveked所提到的，您将需要在 JavaScript 中执行与 Python 中类似的输入处理和输出处理。由于我不熟悉该模型，因此我无法确切说明您需要做什么。但是，您可以在此处找到使用特定对象检测模型的示例：

https://github.com/vabarbosa/tfjs-model-playground/blob/master/object-detector/demo/object-detector.js

也可以看看

https://medium.com/codait/bring-machine-learning-to-the-browser-with-tensorflow-js-part-iii-62d2b09b10a3

于 2020-03-03T14:42:45.133 回答
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在将其提供给模型之前，您需要在 javascript 中复制相同的过程。在 js 中，图片默认使用 RGB 通道，因此无需再次进行转换。

于 2020-03-03T08:58:23.927 回答