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Así que me enfrento a un problema para implementar mi modelo personalizado de reconocimiento de lenguaje de señas. Convertí mi modelo ssdmobnet con exportermainv2.py a saved_model.pb y luego intenté usar el convertidor de tensorflowjs con este código: from tensorflow import keras import tensorflowjs as tfjs def importModel(modelPath): model = tf.keras.models.load_model(modelPath) . . . Read more
Estoy trabajando con un estimador de postura que me está dando (x, y, z) para cada articulación. Estoy intentando calcular los ángulos basados en esto y me encuentro con algunos problemas. const find_angle = (Ax,Ay,Az,Bx,By,Bz,Cx,Cy,Cz) => { var AB = Math.sqrt(Math.pow(Bx-Ax,2) + Math.pow(By-Ay,2) + Math.pow(Bz-Az,2)); var CB = Math.sqrt(Math.pow(Bx-Cx,2) + . . . Read more
No entiendo el problema del cual proviene, pero cuando llamo a createtflitesimdmodule desde el archivo tflite.simd devuelve buffers vacíos, pero antes funcionaba como se esperaba, y cuando llamo a esta función tflite._getModelBufferMemoryOffset() devuelve 0, ¿qué falta, hay alguna declaración que hacer antes? import createTFLiteSIMDModule from './tflite/tflite-simd.js'; const tflite = await . . . Read more
Estoy tratando de usar AssemblyScript para construir un motor de inferencia WebAssembly para un modelo de TensorFlow.js que tengo. Comencé con la aplicación de inicio rápido de AssemblyScript (que funciona perfectamente) y simplemente agregué “@tensorflow/tfjs” a mis dependencias: $ npm install –save @tensorflow/tfjs Luego agregué una importación a “assembly/index.ts”: import . . . Read more
Estoy utilizando @tensorflow/tfjs-tflite en mi aplicación de react, y ejecutan códigos pesados. Para evitar que la UI se bloquee mientras se ejecuta tf, la función se ejecuta en un trabajador web. Sin embargo, se produce el siguiente error: TypeError: No se pueden leer las propiedades de indefinido (leyendo ‘ malloc . . . Read more