knagaiCOCOという名前のデータセットがあり、これは、物体の検出と切り出し(オブジェクトセグメンテーション)、説明付き(キャプショニング)の機械学習に利用できます。TensorFlow.jsのcoco-ssdでは、このデータセットで訓練したモデルを利用することができます。coco-ssdモデルは、<img>や<video>、<canvas>といったイメージ要素を入力に取り、クラスと確率、イメージ内の物体を囲む境界ボックスの配列を返します。上図を見ると、馬とそれにまたがる子どもが重なっているにも関わらず、別個の物体(horseとperson)として認識していることが分かります。coco-ssdを利用するには、次のように、TensorFlow.jsとcoco-ssdを読み込みます。TensorFlow.jsを読み込む。coco-ssdモデルの使用に必要。src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"></script>モデルを読み込むには、cocoSsdオブジェクトのload()メソッドを使用します。window['coco-ssd'];というコードを使って、変数cocoSsdが使えるようにしています。ベースのCNNモデルを制御する。値には’mobilenet_v1’か’mobilenet_v2’、’lite_mobilenet_v2’が指定できる。デフォルトは’lite_mobilenet_v2’。lite_mobilenet_v2はサイズが最小で、推測スピードも最速。分類の精度が最も高いのはmobilenet_v2。戻り値:modelオブジェクト物体の検出には、coco-ssdモデルのdetect()メソッドを使用します。:検出の対象とするTensorかイメージ要素。検出する物体の境界ボックスの最大数。戻り値;次のような、境界ボックスとクラス名、確率を持つオブジェクトの配列。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。