machine-learning - 有没有办法在 ml5 yolo() 中使用自定义模型？

Question

自从 ml5 yolo() 提到这一点

"this implementation is heavily derived from ModelDepot".

它没有提到它正在使用哪种预训练模型或如何使用自己训练的模型

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，我找到了一种方法:

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

说 -> 该模型是通过采用原始的 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 格式而创建的。

所以，我现在正在尝试做和你一样的事情。希望我能找到办法