你比個手勢，AI就識別出Emoji，瀏覽器上跑：已開源，推特2.8萬贊
還少了一個手勢？
圓栗子 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
一只手勢識別AI，怎樣才算得上 (優(yōu)) 秀啊？
不停地變換姿勢，都能實時輸出Emoji，大約是很秀了：
是守衛(wèi) (誤) ，是來自《星際旅行》瓦肯的舉手禮。不大常用，做起來甚至有難度。
是好運，一般會兩只手一起比。不過，也不是人類通用的手勢。
即便這樣，AI依然機智地識別出來。并且，它是在瀏覽器上跑，也幾乎沒有延時。
AI的爸爸，名字叫Nick Bourdakos (簡稱“尼克”) ，是來自IBM的程序猿。
尼克把自己的調(diào)教成果發(fā)了推特，攬下2.8萬贊：
△ 666
尼克用的是TensorFlow.js，實時識別毫無壓力。
他把算法開源了，說大家都可以試一試。
半小時就好
尼克說這個模型很簡單，就是SSD-MobileNet。
MobileNet是分類，SSD是目標檢測，搭配食用也是常規(guī)方法。
他是用IBM云上的GPU訓(xùn)練的，免費的k80，半小時就訓(xùn)練好了。
在訓(xùn)練開始之前，要先準備數(shù)據(jù)：AI吃的是標注過的手勢圖。
準備就緒，就來安裝模型吧：
1$ npm install -g cloud-annotations
然后，可以開始訓(xùn)練了：
1$ cacli 2┌─────────────────────────────┐ 3│ (C)loud (A)nnotations (CLI) │ 4│ version 1.0.12 │ 5└─────────────────────────────┘ 6 7Usage: cacli <command> 8 9where <command> 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 <cmd> -h quick help on <cmd>
當然，也不是非要用IBM云，也不是非要用GPU。拿CPU也能調(diào)教AI，大概要幾小時吧。
訓(xùn)練完成，該在瀏覽器上跑了。GitHub項目里，自帶了轉(zhuǎn)換為TensorFlow.js模型的腳本。
把模型添加到React App里面。
最后，寫一句nmp start，用瀏覽器打開http://localhost:3000。
耶，這樣就可以對著屏幕隨意舞動手指了，你的AI會明白的：
當然，這只機智的AI，才不是只能識別手指。
喝點什么
只看你用什么樣的數(shù)據(jù)去投喂AI了。
曾經(jīng)，尼克就幫AI修煉了分辨汽水的眼力。
第一題：一瓶雪碧，一瓶Canada Dry，都是綠色。
不管調(diào)換位置、還是側(cè)過瓶身，AI都不會被迷惑。定格一看：
第二題：加大難度，兩瓶都是Mountain Dew，一瓶普通一瓶低糖。
AI依然分得清楚，毫不猶豫。
分辨手勢，分辨汽水，都不失水準。
那么問題來了，你想讓AI識別什么呢？
想好了就開始調(diào)教吧，代碼在這里：
https://github.com/cloud-annotations/training/
P.S. 推特評論區(qū)，已經(jīng)有小伙伴親測成功，并表示Easy。
△ 再把識別結(jié)果，顯示成Emoji就完美了
—?完?—
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