🖼️ 图像分类 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个图像分类工具。该工具可以识别图像中的对象，为它们分类并提供置信度分数。
基本原理¶
图像分类是计算机视觉的基础任务之一，它的目标是将输入图像分类到预定义的类别中。使用深度学习方法，特别是卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer(ViT)模型，我们可以构建高精度的图像分类器。
Transformers.js 允许我们在浏览器中使用预训练的图像分类模型，无需服务器支持，完全在客户端运行。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现图像分类的基本示例：
如何使用¶
- 打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
- 上传图像或选择预设的示例图像
- 点击"分类图像"按钮
- 查看识别结果，包括标签和置信度得分
支持的功能¶
- 图像上传 - 用户可以从本地上传图像进行分类
- 示例图像 - 提供预设图像进行测试
- 多类别识别 - 返回多个可能的类别及其置信度
- 中文标签 - 支持常见类别的中文显示
- 可视化置信度 - 使用进度条直观显示分类的置信度
支持的模型¶
在上面的示例中，我们使用了 vit-base-patch16-224 模型，它是一个基于视觉Transformer(Vision Transformer, ViT)的图像分类模型。它具有以下特点：
- 支持多达1000个常见物体类别的分类
- 基于现代的Transformer架构，而非传统CNN
- 已在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练
- 适用于各种通用图像分类任务
应用场景¶
- 电商平台 - 自动分类产品图片
- 社交媒体 - 图像内容分析与标记
- 教育应用 - 协助学生识别和学习各种物体
- 旅游应用 - 帮助用户识别景点和物体
- 安全系统 - 识别特定物体或情况
- 智能相册 - 自动分类和组织照片
- 设计工具 - 帮助设计师分类和组织素材
进阶应用¶
- 细粒度分类 - 使用专业领域的模型进行更精细的分类
- 增量学习 - 在浏览器中进一步微调模型
- 多标签分类 - 识别图像中的多个对象
- 组合视觉模型 - 结合对象检测和图像分类
- 可解释性可视化 - 显示模型关注图像的哪些部分
这个图像分类工具展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中实现复杂的计算机视觉任务，无需服务器支持，完全在客户端进行处理。