Pretrained pose detection model. Latest version: 2.1.3, last published: a year ago. Start using @tensorflow-models/pose-detection in your project by running `npm i @tensorflow-models/pose-detection`. There are 22 other projects in the npm registry using
Pretrained MobileNet in TensorFlow.js. Latest version: 2.1.1, last published: 2 years ago. Start using @tensorflow-models/mobilenet in your project by running `npm i @tensorflow-models/mobilenet`. There are 58 other projects in the npm registry using @te
PoseNet 库可以使用 npm 安装: npm install @tensorflow-models/posenet 使用es6 模块导入: import * as posenet from '@tensorflow-models/posenet'; const net = await posenet.load(); 或通过页面中的 bundle 文件导入: <!-- Load TensorFlow.js --> <!-- Load Posenet --> posenet.load().t...
安装facemesh软件包有以下两种方式: 1.通过NPM: 代码语言:javascript 复制 import*asfacemeshfrom'@tensorflow-models/facemesh; 2.通过script标签: 代码语言:javascript 复制 使用 包安装完成以后,你只需要加载模型权重值,并传入一个图像来开始检测面部特征点: 代码语言:javascript 复制 // 加载MediaPipe facemesh模...
npm install @tensorflow-models/posenet 安装之后,返回小程序项目重新点击构建npm 回到index.js页面,导入模型,没报错就证明导入成功。 3)这里有个问题需要注意,一些模型可能比较大,加载较慢,所以一般采用异步加载,但小程序不支持异步加载,要再安装一个库。回到PowerShell(管理员)指令界面,输入: ...
TensorFlow.js是通过WebGL加速、基于浏览器的机器学习js框架。通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习、运行现有的模型或者重新训练现有的模型。 一、安装 有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js。一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装。
1. 我们建立一个 HTML 文件,在头信息中,通过将 NPM 模块转换为在线可以引用的免费服务unpkg.com,来加载@tensorflow/tfjs和@tensorflow-models/mobilenet两个 TFJS 模块: 2. 我们声明三个 HTML 元素:用来显示视频的,用来显示我们截取特定帧的,和用来显示检测文字结果的: 3. 我们通过 JavaScript ,将...
将package.json 里的模型依赖删掉,也就是上面标注的部分,然后通过 npm 进行安装,安装成后 json 文件会更新,其他问题类似。 npm install @tensorflow-models/face-detection --legacy-peer-deps 1. 运行效果: 1. face-detection 运行地址:http://127.0.0.1:1234/?model=mediapipe_face_detector ...
tensorflow.js 提供的例子是通过 yarn,由于我本地环境原因,就以 npm 和 parcel 运行其效果。先本地创建项目文件夹,然后再分别创建 index.html, script.js, package.json 和添加几张图片。 1. 依赖包安装 (1). package.json 配置,安装 tfjs-backend-cpu,tfjs-backend-webgl 和模型 ...
$npminstall @tensorflow-models/body-pix 二. 加载模型 body-pix有两种算法模型架构,MobileNetV1andResNet50。 经本地尝试,ResNet50 启动速度非常慢,加载时间很长,对GPU的要求比较高,不适合一般电脑及移动设备,这里只考虑 MobileNetV1 初始时调用 loadAndPredict 方法预先加载模型,参数预设为: ...