本篇内容主要讲解“基于迁移学习的JS目标检测器如何构建”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“基于迁移学习的JS目标检测器如何构建”吧!
步骤一：安装依赖
首先，我们需要安装Node.js和npm。然后，在控制台中运行以下命令来安装TensorFlow.js：
npm install @tensorflow/tfjs
步骤二：加载预先训练的模型
一旦我们安装了TensorFlow.js，我们就可以加载预先训练的模型来检测图像中的物体。在控制台中运行以下命令来加载模型：
const model = await tf.loadGraphModel('<https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/ssd_mobilenet_v2/1/default/1>', { fromTFHub: true });这行代码将从TensorFlow Hub加载COCO-SSD模型，并将其存储在一个变量中。我们将在后面的步骤中使用它来检测图像中的物体。
步骤三：处理图像
在对图像进行检测之前，我们需要对图像进行预处理，以使其与模型的输入格式匹配。具体来说，我们需要将图像转换为张量，并将其缩放到300x300大小。以下是预处理代码：
const img = await loadImage(imageUrl); const width = img.width; const height = img.height; const tensor = tf.browser.fromPixels(img).resizeNearestNeighbor([300, 300]).toFloat().expandDims();
在这些代码中，我们首先使用loadImage函数将图像加载到内存中。然后，我们使用tf.browser.fromPixels将图像转换为张量，并使用resizeNearestNeighbor将其缩放到300x300大小。最后，我们使用expandDims将张量扩展到四个维度，以匹配模型的输入格式。
步骤四：运行模型
现在，我们可以将处理过的图像传递给模型，并获得检测结果。以下是代码：
const predictions = await model.executeAsync(tensor); const boxes = predictions[0].dataSync(); const scores = predictions[1].dataSync(); const classes = predictions[2].dataSync();
在这些代码中，我们使用executeAsync方法将处理过的图像传递给模型，并获得检测结果。这些结果是一些张量，我们可以使用dataSync方法将它们转换为JavaScript数组。
步骤五：显示检测结果
最后，我们可以将检测结果显示在图像上。以下是代码：
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
for(let i = 0; i < scores.length; i++) {
if(scores[i] > scoreThreshold) {
const bbox = [
boxes[i * 4] * width, boxes[i * 4 + 1] * height,
(boxes[i * 4 + 2] - boxes[i * 4]) * width, (boxes[i * 4 + 3] - boxes[i * 4 + 1]) * height
];
drawBoundingBox(ctx, bbox);
drawLabel(ctx, classes[i], scores[i], bbox[0], bbox[1]);
}
}在这些代码中，我们首先获取canvas的上下文，并使用drawImage方法将图像绘制到canvas上。然后，我们遍历检测结果，并将每个物体的边界框和类别标签绘制到canvas上。我们可以使用自定义的drawBoundingBox和drawLabel函数来实现这些功能。