GitHub 标星 2.3k+，比个手势，AI 自动识别 Emoji！
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一只手势识别 AI，怎样才算得上 (优) 秀啊？
不停地变换姿势，都能实时输出 Emoji，大约是很秀了：
🖖是来自《星际旅行》瓦肯的举手礼。不大常用，做起来甚至有难度。
🤞是好运，一般会两只手一起比。不过，也不是人类通用的手势。
即便这样，AI 依然机智地识别出来。并且，它是在浏览器上跑，也几乎没有延时。
AI 的爸爸，名字叫 Nick Bourdakos (简称 “尼克”) ，是来自 IBM 的程序猿。
尼克把自己的调教成果发了推特，揽下 2.8 万赞：
△ 666
尼克用的是 TensorFlow.js，实时识别毫无压力。
他把算法开源了，说大家都可以试一试。
半小时就好
尼克说这个模型很简单，就是 SSD-MobileNet。
MobileNet 是分类，SSD 是目标检测，搭配食用也是常规方法。
他是用 IBM 云上的 GPU 训练的，免费的 k80，半小时就训练好了。
在训练开始之前，要先准备数据：AI 吃的是标注过的手势图。
准备就绪，就来安装模型吧：
1$ npm install -g cloud-annotations然后，可以开始训练了：
1$ cacli
2┌─────────────────────────────┐
3│ (C)loud (A)nnotations (CLI) │
4│ version 1.0.12 │
5└─────────────────────────────┘
6
7Usage: cacli <command>
8
9where <command> is one of:
10 init Interactively create a config.yaml file
11 train Start a training run
12 logs Monitor the logs of a training run
13 progress Monitor the progress of a training run
14 list List all training runs
15 download Download a trained model
16
17cacli <cmd> -h quick help on <cmd>当然，也不是非要用 IBM 云，也不是非要用 GPU。拿 CPU 也能调教 AI，大概要几小时吧。
训练完成，该在浏览器上跑了。GitHub 项目里，自带了转换为 TensorFlow.js 模型的脚本。
把模型添加到 React App 里面。
最后，写一句 nmp start，用浏览器打开 http://localhost:3000。
耶，这样就可以对着屏幕随意舞动手指了，你的 AI 会明白的：
当然，这只机智的 AI，才不是只能识别手指。
喝点什么
只看你用什么样的数据去投喂 AI 了。
曾经，尼克就帮 AI 修炼了分辨汽水的眼力。
第一题：一瓶雪碧，一瓶 Canada Dry，都是绿色。
不管调换位置、还是侧过瓶身，AI 都不会被迷惑。定格一看：
第二题：加大难度，两瓶都是 Mountain Dew，一瓶普通一瓶低糖。
AI 依然分得清楚，毫不犹豫。
分辨手势，分辨汽水，都不失水准。
那么问题来了，你想让 AI 识别什么呢？
想好了就开始调教吧，代码在这里：
https://github.com/cloud-annotations/training/
P.S. 推特评论区，已经有小伙伴亲测成功，并表示 Easy。