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tfjs-yolov3

介绍

完全用js来实现图片中的目标检测 基于yolov3算法和Tensorflow.js库 用tensorflow.js实现yolov3和yolov3-tiny

需要注意的是: 必须是[email protected]版本以上

特点

• 可以识别任意尺寸的图片
• 同时支持yolov3和yolov3-tiny

快速开始

安装

npm install tfjs-yolov3

用法示例

import { yolov3, yolov3Tiny } from 'tfjs-yolov3'

async function start () {
  const yolo = await yolov3Tiny() // pre-load model (35M)
  // or
  // const yolo = await yolov3() // pre-load model (245M)

  const $img = document.getElementById('img')
  const boxes = await yolo($img) 
  draw(boxes) // Some draw function
}
start()

API 文档

yolov3和yolov3Tiny函数接受一个options对象，并返回一个函数

export declare function yolov3 (
  { modelUrl, anchors }? :
  { modelUrl?: string, anchors?: number[] }
): Promise<yolo>

export declare function yolov3Tiny (
  { modelUrl, anchors }? :
  { modelUrl?: string, anchors?: number[] }
): Promise<yolo>

参数	说明
modelUrl	可选，预训练model的url，可把model下载到本地，加快预训练model的加载速度，点我下载
anchors	可选，可自定义anchores，格式参考config

这两个函数调用后会加载预训练model，并返回一个函数，可用这个函数去识别图片，并返回识别后的box列表，参数如下：

type yolo = ($img: HTMLImageElement) => Promise<Box[]> 

interface Box {
  top: number
  left: number
  bottom: number
  right: number
  width: number
  height: number
  scores: number
  classes: string
}

DEMO

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