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PostNet动作识别

2019/01/24 人工智能 阅读量 - 次.

PostNet动作识别

PostNet是使用Tensoflow.js来开发的一款检测人姿势的模型。可以用于检测单个人或多个人的姿势，意味着有一个版本的算法可以检测一幅图像或视频中的单个人，而另一个版本的算法可以检测视频或图像中的多个人。本篇文章主要讲解如何配置模型运行时所需要的环境，并使用Github开源的PoseNet模型实现本地的运行。
Github源码地址：PoseNet
将源代码下载至本地，并解压

添加配置文件并修改tensorflow版本

1、新建 .balbelrc文件，写入以下内容
{
  "presets": [
    [
      "env",
      {
        "modules": false,
        "targets": {
          "browsers": [
            "> 1%",
            "last 3 versions",
            "ie >= 9",
            "ios >= 8",
            "android >= 4.2"
          ]
        },
        "useBuiltIns": false
      }
    ],
    "stage-2"
  ],
  "plugins": [
    "transform-runtime"
  ]
}

编写完成后，移动到demos目录下

2、打开demos目录下的package.json进行以下修改

修改后保存

3、使用npm安装依赖文件
npm i

安装比较缓慢，耐心等待

4、编译
npm run build

编译完成后如下所示：

✨  Built in 6.82s.

dist/6cd4e8f5fb2a4232b38b7e0ea2b4a974.js      ⚠️  1.9 MB    87.40s
dist/b6aa13c2b84a8f75a91ba81b164b1d77.js      ⚠️  1.9 MB    87.33s
dist/fc109c44d6cff0150b68bdc7e51d2a00.html      1.68 KB     361ms
dist/2e38c79ae18e908ea2f5c368af40798e.html      1.68 KB     360ms
dist/index.html                                   304 B      17ms

编译完成后会生成dist目录

5、运行
cd dist
open index.html

运行效果如下所示：

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