便携的深度网络

最近 ChatGPT 从实验室走到了千家万户，这说明虽然深度网络是极其依赖于计算资源的服务方式，但只要通过合适的技术途径，是可以实现轻计算终端接入的。在神经网络计算功能日益强大的今天，这是复杂计算落地的必由之路。因此，本文提供一个 DEMO，将预训练好的轻量图像计算网络直接放在前端进行图像识别计算。

本文开源代码可见我的前端代码库

The TensorFlow in Javascript^[1]

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• 便携的深度网络

  • 轻量模型
  • 前端实现

轻量模型

本文使用的前端模型是托管于 TFHub 的 mobilenet-ssd 模型

mobilenet-ssd - OpenVINO™ documentation^[2]

它的准确性不怎么样，但胜在重量轻

The accuracy results were obtained on test data from VOC2007 dataset.

Metric	Value
mAP	67.00%

比它准确性高的是 mobilenet-yolo-v4-syg 模型，但我没有找到它的 JS 版本。

mobilenet-yolo-v4-syg - OpenVINO™ documentation^[3]

前端实现

为了在前端运行 mobilenet-ssd 模型，我使用 TensorFlow 的 JS 版本

@tensorflow/tfjs^[4]

在前端可以用简单的代码对 TF 和 NET 进行整合

// The detections are the detections
{
 var img = '[target img]';

 var tf, ssdMobileNet, imageTensor, detections;

 tf = require("@tensorflow/tfjs@4.0.0/dist/tf.min.js");

 ssdMobileNet = {
   const ssdMobileNetPath =
     "https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/ssd_mobilenet_v2/1/default/1";
   return tf.loadGraphModel(ssdMobileNetPath, { fromTFHub: true });
 }

 imageTensor = tf.browser.fromPixels(img);

 detections = ssdMobileNet.executeAsync(imageTensor.expandDims());

 return detections
}

Example

当然，由于模型不靠谱，因此它可能会产生一些意外的错误。

Example2

Example3

参考资料

[1]

The TensorFlow in Javascript: https://observablehq.com/@listenzcc/the-tensorflow-in-javascript

[2]

mobilenet-ssd - OpenVINO™ documentation: https://docs.openvino.ai/latest/omz_models_model_mobilenet_ssd.html

[3]

mobilenet-yolo-v4-syg - OpenVINO™ documentation: https://docs.openvino.ai/latest/omz_models_model_mobilenet_yolo_v4_syg.html

[4]

@tensorflow/tfjs: https://www.npmjs.com/package/@tensorflow/tfjs