推特2.8萬贊！比個手勢，AI就能識別出Emoji，瀏覽器上跑，已開源

圓栗子 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一隻手勢識別AI，怎樣才算得上 (優) 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 (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，一般會兩隻手一起比。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。並且，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。

尼克把自己的調教成果發了推特，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，搭配食用也是常規方法。

他是用IBM雲上的GPU訓練的，免費的k80，半小時就訓練好了。

在訓練開始之前，要先準備數據：AI吃的是標註過的手勢圖。

準備就緒，就來安裝模型吧：

1$ npm install -g cloud-annotations

然後，可以開始訓練了：

 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雲，也不是非要用GPU。拿CPU也能調教AI，大概要幾小時吧。

訓練完成，該在瀏覽器上跑了。GitHub項目裡，自帶了轉換為TensorFlow.js模型的腳本。

把模型添加到React App裡面。

最後，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，這隻機智的AI，才不是只能識別手指。

喝點什麼

只看你用什麼樣的數據去投喂AI了。

曾經，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。

不管調換位置、還是側過瓶身，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。

那麼問題來了，你想讓AI識別什麼呢？

想好了就開始調教吧，代碼在這裡：

https://github.com/cloud-annotations/training/

P.S. 推特評論區，已經有小夥伴親測成功，並表示Easy。

△ 再把識別結果，顯示成Emoji就完美了

— 完 —

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