本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。一个手势识别AI，如何算得上（优秀）优秀？不断变换姿势，他们可以实时输出Emoji，这大概是相当酷的吧：是守卫（错），是来自《星际旅行》Vulcan的敬礼。不是很常见，甚至很难做到。是运气好，通常是双手比。然而，这不是人类的通用手势。即便如此，AI还是机智地识别了它。而且，它运行在浏览器上，几乎没有延迟。AI之父NickBourdakos（简称“尼克”）是IBM的一名程序员。△666尼克使用TensorFlow.js，实时识别无压力。他把算法开源了，说大家可以试试。就半个小时。Nick说这个模型很简单，就是SSD-MobileNet。MobileNet是做分类的，SSD是做目标检测的，一起吃也是常用的方法。他用IBM云上的GPU，免费的k80训练，半小时训练完成。在训练开始之前，必须准备好数据：AI吃标记的手势图。准备好后，让我们安装模型：1$npminstall-gcloud-annotations然后，您可以开始训练：1$cacli2┌────────────────────────────────────────────┐3┐(C)loud(A)notations(CLI)│4│version1.0.12│5└────────────────────────────────┘67Usage:cacli89whereisoneof:10initInteractivelycreateaconfig.yamlfile11trainStartatrainingrun12logsMonitorthelogsofatrainingrun13progressMonitortheprogressofatrainingrun14listListalltrainingruns15downloadDownloadatrainedmodel1617cacli-hquickhelpon当然，也不是非要用IBM云，也不是非要用GPU。AI也可以用CPU调优，大概需要几个小时。训练完成，是时候在浏览器上运行了。在GitHub项目中，自带了转换TensorFlow.js模型的脚本。将模型添加到ReactApp。写一句nmpstart，用浏览器打开http://localhost:3000。耶，这样你就可以在屏幕上随意地舞动手指，你的人工智能就会明白：当然，这个机智的人工智能不只是识别手指。喝什么取决于你用什么样的数据来喂养人工智能。有一次，尼克帮助AI练习辨别苏打水的视力。问题1：一瓶雪碧和一瓶CanadaDry都是绿色的。不管换位置还是把瓶子侧身，AI都不会糊涂。看一下定格：第二题：增加难度，两瓶都是激浪，一瓶普通瓶，一瓶低糖。AI依然毫不犹豫的分辨清楚。识别手势，区分苏打水，不失标准。那么问题来了，你想让AI识别什么？想了想，还是开始训练吧。代码在这里：https://github.com/cloud-annotations/training/P.S.已经有朋友测试成功了，说很简单。△将识别结果显示为Emoji会更好
