Классификаторы изображений ML5 дают одинаковые результаты для всех изображений на платформе cordova android - PullRequest
0 голосов
/ 05 февраля 2020

Я только начал работать с ML5 и машинным обучением в целом. Я начал с создания приложения, которое классифицирует изображения с моей веб-камеры, используя классификатор изображений «Mobil eNet», затем я создал свой собственный классификатор с использованием Teachable Machine, который также отлично работал. Я создал свое приложение с помощью Cordova, и я использовал браузерную платформу, как только начал, и все работало отлично. Однако, как только я переключился, чтобы попробовать приложение на платформе android, любое изображение, которое я пытаюсь классифицировать (снято ли оно с помощью камеры телефона или даже жестко задано на странице html), всегда возвращает тот же результат с точным такая же уверенность. Но если я переключаюсь обратно в браузер, он снова работает нормально. Кажется, я не могу найти кого-то еще, кто сообщал бы о такой проблеме. Кто-нибудь знает, что это может быть?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 05 февраля 2020

Однажды у меня была та же проблема, и оказалось, что в версии Android были исключения из памяти, которые не были перехвачены или сообщены.

0 голосов
/ 07 февраля 2020

После отладки с использованием Chrome Developer Tools (, следуя этому ), возникает проблема в том, что изображения, которые я пытался классифицировать, были слишком большими для обработки на android (ошибка - webGL : INVALID_VALUE: texImage2D: ширина или высота вне диапазона).

Поэтому уменьшение размера / качества изображений перед их классификацией решило проблему.

...