inferencejs リファレンス
Roboflow で構築したコンピュータビジョンアプリケーションを web/JavaScript 環境にデプロイするためのエッジライブラリ `inferencejs` のリファレンス。
このライブラリはブラウザ内で、vite、webpack、parcel などのバンドラを使用して使うことを想定しています。バンドラが設定されていることを前提に、次を実行してインストールできます：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/inferencejs"></script>
Getting Started
まず初めに、 InferenceEngineを初期化します。これにより、ユーザーインターフェースをブロックすることなくモデルをダウンロードして実行できるバックグラウンドワーカーが起動します。
import { InferenceEngine } from "inferencejs";
const PUBLISHABLE_KEY = "rf_a6cd..."; // Roboflow のプロジェクト設定から自分の publishable key に置き換えてください
const inferEngine = new InferenceEngine();
const workerId = await inferEngine.startWorker("[PROJECT URL SLUG]", [VERSION NUMBER], PUBLISHABLE_KEY);
//モデルに対して推論を行う
const result = await inferEngine.infer(workerId, img);
InferenceEngine
new InferenceEngine()
新しい InferenceEngine インスタンスを作成します。
startWorker(modelName: string, modelVersion: number, publishableKey: string): Promise<number>
指定されたモデルの新しいワーカーを起動し、 workerId. 重要- publishableKey は必須で、Roboflow のプロジェクト設定フォルダから入手できます。
infer(workerId: number, img: CVImage | ImageBitmap): Promise<Inference>
指定された workerId. img は以下を使用して作成できます new CVImage(HTMLImageElement | HTMLVideoElement | ImageBitmap | TFJS.Tensor) または createImageBitmap
stopWorker(workerId: number): Promise<void>
指定された workerId.
を使用して推論を行った結果は、 InferenceEngine YOLOv8 または YOLOv5 の物体検出モデルに対する推論の結果は、次の型の配列です：
を使用して推論を行った結果は、 InferenceEngine Gaze モデルに対して。次の型の配列：
leftEye.x
入力画像の幅に対する割合で表した、0 から 1 の間の浮動小数点数としての左目の x 座標。
leftEye.y
入力画像の高さに対する割合で表した、0 から 1 の間の浮動小数点数としての左目の y 座標。
rightEye.x
入力画像の幅に対する割合で表した、0 から 1 の間の浮動小数点数としての右目の x 座標。
rightEye.y
入力画像の高さに対する割合で表した、0 から 1 の間の浮動小数点数としての右目の y 座標。
yaw
視線のヨー（yaw）、ラジアン単位で測定。
pitch
視線のピッチ（pitch）、ラジアン単位で測定。
コンピュータビジョンのタスクに使用できる画像を表すクラスです。画像を操作・変換するためのさまざまなメソッドを提供します。
The CVImage(image) クラスコンストラクタはクラスの新しいインスタンスを初期化します。以下のいずれかの型の画像を一つ受け取ります：
ImageBitmap：省略可能な ImageBitmap の表現。
HTMLImageElement：省略可能な HTMLImageElement の表現。
tf.Tensor：省略可能な tf.Tensor の表現。
tf.Tensor4D：省略可能な 4D tf.Tensor の表現。
bitmap()
画像の ImageBitmap 表現を返す Promise を返します。画像がすでにビットマップであれば、キャッシュされたビットマップを返します。
tensor()
画像の tf.Tensor 表現を返します。画像がすでにテンソルであれば、キャッシュされたテンソルを返します。
tensor4D()
4D の tf.Tensor 表現を返す Promise を返します。画像がすでに 4D テンソルであれば、キャッシュされた 4D テンソルを返します。
array()
画像の JavaScript 配列表現を解決する Promise を返します。画像がすでにテンソルであれば、そのテンソルを配列に変換します。
dims()
画像の次元を含む配列を返します。画像がビットマップであれば、 [width, height]を返します。画像がテンソルであればテンソルの shape を返します。画像が HTML 画像要素であれば、 [width, height].
dispose()
メモリを解放するために、画像のテンソル表現を破棄します。
static fromArray(array: tf.TensorLike)
与えられたテンソルライクな配列から新しい CVImage インスタンスを作成します。
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