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首页 Twitter 作者：coolfensi 2022年11月02日热度：34 评论：0

时间：2022-11-2 12:13 热度：34°

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。