PASS 认知模型——微信小程序个人总结

博客班级	https://edu.cnblogs.com/campus/zjcsxy/SE2020
作业要求	https://edu.cnblogs.com/campus/zjcsxy/SE2020/homework/11633
作业目标	将目标检测嵌入微信小程序；实现管理员前端界面
学号	31801162
姓名	朱佳宾

负责内容

• 将目标检测嵌入微信小程序
• 实现管理员前端界面

进度介绍

1. 目标检测技术探索：起初使用了 YOLO4 对所需进行目标检测的三角形，圆形和矩形，效果良好。不过后来发现部署在服务器需要在服务器安装 TensorFlow ，而我们目前购买的都是轻量级服务器，配置可能跟不上。所以打算使用 TensorFlow.js 训练生成轻量级模型可以嵌入微信小程序的工程中。后面经过一系列探索，打算使用 lite_mobilenet_v2 模型来训练数据集，最后生成我们可以调用的模型不足 1M ，这样我们直接在小程序调用训练好的模型来进行预测。
2. 管理员前端界面：已经计划使用 React 框架来实现管理员前端界面，并通过学习已初步 React 的语法特性等知识，接下来开始编写程序。

个人总结

之前都是通过 Codelab 来了解 TensorFlow 的，只需一步步跟着做就行。这次需要自己来探索整个路径感觉蛮有挑战性和挺有趣的。另外通过做小组作业，明白小组间的协助挺重要的。