Question

因为ml5 yolo()提到

“此实现很大程度上源自ModelDepot”。

它没有提及正在使用哪种训练前模型，或者您如何使用自己的训练后模型

let video;
let yolo;
let status;
let objects = [];

function setup() {
  createCanvas(320, 240);
  video = createCapture(VIDEO);
  video.size(320, 240);

  // Create a YOLO method
  yolo = ml5.YOLO(video, startDetecting);

  // Hide the original video
  video.hide();
  status = select('#status');
}

function draw() {
  image(video, 0, 0, width, height);
  for (let i = 0; i < objects.length; i++) {
    noStroke();
    fill(0, 255, 0);
    text(objects[i].className, objects[i].x * width, objects[i].y * height - 5);
    noFill();
    strokeWeight(4);
    stroke(0, 255, 0);
    rect(objects[i].x * width, objects[i].y * height, objects[i].w * width, objects[i].h * height);
  }
}

function startDetecting() {
  status.html('Model loaded!');
  detect();
}

function detect() {
  yolo.detect(function(err, results) {
    objects = results;
    detect();
  });
}

Answer 1

我一直在阅读yolo文档，并且找到了一种方法：

ml5-yolo-library->大量源自https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny（ModelDepot：modeldepot.io）

此处-> https://modeldepot.io/mikeshi/tiny-yolo-in-javascript

says->此模型是通过以下方式创建的：采用原始的Darknet Tiny YOLO cfg和权重，通过YAD2K将其转换为Keras，然后使用tensorflowjs_converter将其转换为Tensorflow.js格式。

所以，我现在正尝试与您一样。希望我能找到办法

有没有办法在ml5 yolo（）中使用自定义模型？

1 个答案: