ML5 FeatureExtractor addImage不工作

Question

下面是ML5.js featureExtractor的基本示例。我没有用视频。加载模型后，我将向其添加新的图像，然后再进行培训。我得到以下错误：

Mobilenet.js:323未知错误:批处理大小为0或NaN。请选择一个非零分数.t. (Mobilenet.js:323)

我的代码似乎是正确的，根据文件 -使用视频是可选的，所以我希望我应该能够重新训练后，只需手动添加图像。我使用了addImage函数的回调函数，以确保在调用train之前确实添加了图像

let added = 0
let classifier
let featureExtractor = ml5.featureExtractor('MobileNet', modelLoaded)
function modelLoaded() {
    classifier = featureExtractor.classification()
    classifier.addImage(document.getElementById('person1'), 'nomask', addedImage)
    classifier.addImage(document.getElementById('mask1'), 'mask', addedImage)
}

// this gets called twice, but then train goes wrong
function addedImage(){
    added++
    if(added == 2){
    classifier.train((lossValue) => {
        console.log('Loss is', lossValue);
    })
}

Answer 1

您需要添加至少3张图片才能进行培训。

下面的代码应该可以工作。

let added = 0;
let classifier;
let featureExtractor = ml5.featureExtractor('MobileNet', modelLoaded);

function modelLoaded() {
    classifier = featureExtractor.classification()
    classifier.addImage(document.getElementById('person1'), 'nomask', addedImage);
    classifier.addImage(document.getElementById('person2'), 'nomask', addedImage);
    classifier.addImage(document.getElementById('mask1'), 'mask', addedImage);
}

function addedImage(){
    added++;
    if(added == 3){
    classifier.train((lossValue) => {
        console.log('Loss is', lossValue);
    });
}

一个工作示例：https://glitch.com/edit/#!/ml5-feature-extractor-addimage