我怎样才能 load/retrain/save ssd_inception_v2_coco 在 tensorflow.js 上？

Question

ML / Tensorflow 初学者。

是否可以将任何这些已经训练好的模型加载到 tfjs 上并在那里重新训练，然后导出到下载或者 Tensorflow python 是唯一的方法吗？

我看到这个过程在这个 tutorial for Tensorflow Python 中有很好的描述和记录，但不幸的是我找不到任何 documentation/tutorial 来重新训练对象检测模型带有 tfjs 的浏览器（图片 classification yes，object detection no）。

我看到了如何使用 npm 加载 coco-ssd 模型，然后甚至可能触发将其保存到下载，但是怎么样：

config文件（需要修改，因为我只想有一个class，而不是90个）
带注释的图像（.jpg、.xml 和 .csv）
labels.pbtxt
.记录文件

有什么方法可以重新训练 ssd 模型，例如 ssd_inception_v2_coco 而我没有找到正确的 google 关键字，或者在当前状态下是不可能的框架的？

Answer 1

您可以通过使用 coco-ssd 模型作为特征提取器来使用迁移学习。可以看到迁移学习的示例 here。

这是一个使用特征提取器提取特征的模型，作为新序列模型的输入。

const loadModel = async () => {
  const loadedModel = await tf.loadModel(MODEL_URL)
  console.log(loadedModel)
  // take whatever layer except last output
  loadedModel.layers.forEach(layer => console.log(layer.name))
  const layer = loadedModel.getLayer(LAYER_NAME)
  return tf.model({ inputs: loadedModel.inputs, outputs: layer.output });
}
loadModel().then(featureExtractor => {
  model = tf.sequential({
    layers: [
      // Flattens the input to a vector so we can use it in a dense layer. While
      // technically a layer, this only performs a reshape (and has no training
      // parameters).
      // slice so as not to take the batch size
      tf.layers.flatten(
        { inputShape: featureExtractor.outputs[0].shape.slice(1) }),
      // add all the layers of the model to train
      tf.layers.dense({
        units: UNITS,
        activation: 'relu',
        kernelInitializer: 'varianceScaling',
        useBias: true
      }),
      // Last Layer. The number of units of the last layer should correspond
      // to the number of classes to predict.
      tf.layers.dense({
        units: NUM_CLASSES,
        kernelInitializer: 'varianceScaling',
        useBias: false,
        activation: 'softmax'
      })
    ]
  });
})

要检测 coco-ssd 的 90 classes 中的单个对象，可以简单地对 coco-ssd 的预测使用条件测试。

const image = document.getElementById(id)

cocoSsd.load()
  .then(model => model.detect(image))
  .then(prediction => {
if (prediction.class === OBJECT_DETECTED) {
  // display it the bbox to the user}
})

如果class在coco-ssd中不存在，那么就需要构建一个检测器。

我怎样才能 load/retrain/save ssd_inception_v2_coco 在 tensorflow.js 上？

How can I load/retrain/save ssd_inception_v2_coco on tensorflow.js?

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