前端要完！人工智能已經能實現自動編寫 HTML 和 CSS

CSDN 編者按】一個月前，我們曾發表過一篇標題為《三年后，人工智能將徹底改變前端開發？》的文章，其中介紹了一個彼時名列 GitHub 排行榜 TOP 1 的項目 —— Screenshot-to-code-in-Keras。在這個項目中，神經網絡通過深度學習，自動把設計稿變成 HTML 和 CSS 代碼，同時其作者 Emil Wallner 表示，“三年后，人工智能將徹底改變前端開發”。

這個 Flag 一立，即引起了國內外非常熱烈的討論，有喜有憂，有褒揚有反對。對此，Emil Wallner 則以非常嚴謹的實踐撰寫了系列文章，尤其是在《Turning Design Mockups Into Code With Deep Learning》一文中，詳細分享了自己是如何根據 pix2code 等論文構建了一個強大的前端代碼生成模型，并細講了其利用 LSTM 與 CNN 將設計原型編寫為 HTML 和 CSS 網站的過程。

以下為全文：

在未來三年內，深度學習將改變前端開發，它可以快速創建原型，并降低軟件開發的門檻。

去年，該領域取得了突破性的進展，其中 Tony Beltramelli 發表了 pix2code 的論文[1]，而 Airbnb 則推出了sketch2code[2]。

目前，前端開發自動化的最大障礙是計算能力。但是，現在我們可以使用深度學習的算法，以及合成的訓練數據，探索人工前端開發的自動化。

本文中，我們將展示如何訓練神經網絡，根據設計圖編寫基本的 HTML 和 CSS 代碼。以下是該過程的簡要概述：

提供設計圖給經過訓練的神經網絡

神經網絡把設計圖轉化成 HTML 代碼

大圖請點：https://blog.floydhub.com/generate_html_markup-b6ceec69a7c9cfd447d188648049f2a4.gif

渲染畫面

我們將通過三次迭代建立這個神經網絡。

首先，我們建立一個簡化版，掌握基礎結構。第二個版本是 HTML，我們將集中討論每個步驟的自動化，并解釋神經網絡的各層。在最后一個版本——Boostrap 中，我們將創建一個通用的模型來探索 LSTM 層。

你可以通過 Github[3] 和 FloydHub[4] 的 Jupyter notebook 訪問我們的代碼。所有的 FloydHub notebook 都放在“floydhub”目錄下，而 local 的東西都在“local”目錄下。

這些模型是根據 Beltramelli 的 pix2code 論文和 Jason Brownlee 的“圖像標注教程”[5]創建的。代碼的編寫采用了 Python 和 Keras（TensorFlow 的上層框架）。

如果你剛剛接觸深度學習，那么我建議你先熟悉下 Python、反向傳播算法、以及卷積神經網絡。你可以閱讀我之前發表的三篇文章：

開始學習深度學習的第一周[6]
通過編程探索深度學習發展史[7]
利用神經網絡給黑白照片上色[8]

核心邏輯

我們的目標可以概括為：建立可以生成與設計圖相符的 HTML 及 CSS 代碼的神經網絡。

在訓練神經網絡的時候，你可以給出幾個截圖以及相應的 HTML。

神經網絡通過逐個預測與之匹配的 HTML 標簽進行學習。在預測下一個標簽時，神經網絡會查看截圖以及到這個點為止的所有正確的 HTML 標簽。

下面的 Google Sheet 給出了一個簡單的訓練數據：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xXwarcQZAHluorveZsACtXRdmNFbwGtN3WMNhcTdEyQ/edit?usp=sharing

當然，還有其他方法[9]可以訓練神經網絡，但創建逐個單詞預測的模型是目前最普遍的做法，所以在本教程中我們也使用這個方法。

請注意每次的預測都必須基于同一張截圖，所以如果神經網絡需要預測 20 個單詞，那么它需要查看同一張截圖 20 次。暫時先把神經網絡的工作原理放到一邊，讓我們先了解一下神經網絡的輸入和輸出。

讓我們先來看看“之前的 HTML 標簽”。假設我們需要訓練神經網絡預測這樣一個句子：“I can code。”當它接收到“I”的時候，它會預測“can”。下一步它接收到“I can”，繼續預測“code”。也就是說，每一次神經網絡都會接收所有之前的單詞，但是僅需預測下一個單詞。

神經網絡根據數據創建特征，它必須通過創建的特征把輸入數據和輸出數據連接起來，它需要建立一種表現方式來理解截圖中的內容以及預測到的 HTML 語法。這個過程積累的知識可以用來預測下個標簽。

利用訓練好的模型開展實際應用與訓練模型的過程很相似。模型會按照同一張截圖逐個生成文本。所不同的是，你無需提供正確的 HTML 標簽，模型只接受迄今為止生成過的標簽，然后預測下一個標簽。預測從“start”標簽開始，當預測到“end”標簽或超過最大限制時終止。下面的 Google Sheet 給出了另一個例子：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1yneocsAb_w3-ZUdhwJ1odfsxR2kr-4e_c5FabQbNJrs/edit#gid=0

Hello World 版本

讓我們試著創建一個“hello world”的版本。我們給神經網絡提供一個顯示“Hello World”的網頁截圖，并教它怎樣生成 HTML 代碼。

大圖請點：https://blog.floydhub.com/hello_world_generation-039d78c27eb584fa639b89d564b94772.gif

首先，神經網絡將設計圖轉化成一系列的像素值，每個像素包含三個通道（紅藍綠），數值為 0-255。

我在這里使用 one-hot 編碼[10]來描述神經網絡理解 HTML 代碼的方式。句子“I can code”的編碼如下圖所示：

上圖的例子中加入了“start”和“end”標簽。這些標簽可以提示神經網絡從哪里開始預測，到哪里停止預測。

我們用句子作為輸入數據，第一個句子只包含第一個單詞，以后每次加入一個新單詞。而輸出數據始終只有一個單詞。

句子的邏輯與單詞相同，但它們還需要保證輸入數據具有相同的長度。單詞的上限是詞匯表的大小，而句子的上限則是句子的最大長度。如果句子的長度小于最大長度，就用空單詞補齊——空單詞就是全零的單詞。

如上圖所示，單詞是從右向左排列的，這樣可以強迫每個單詞在每輪訓練中改變位置。這樣模型就能學習單詞的順序，而非記住每個單詞的位置。

下圖是四次預測，每行代表一次預測。等式左側是用紅綠藍三個通道的數值表示的圖像，以及之前的單詞。括號外面是每次的預測，最后一個紅方塊代表結束。

#Length of longest sentencemax_caption_len = 3#Size of vocabularyvocab_size = 3# Load one screenshot for each word and turn them into digitsimages = []for i in range(2): images.append(img_to_array(load_img('screenshot.jpg', target_size=(224, 224))))images = np.array(images, dtype=float)# Preprocess input for the VGG16 modelimages = preprocess_input(images)#Turn start tokens into one-hot encodinghtml_input = np.array( [[[0., 0., 0.], #start [0., 0., 0.], [1., 0., 0.]], [[0., 0., 0.], #start <HTML>Hello World!</HTML> [1., 0., 0.], [0., 1., 0.]]])#Turn next word into one-hot encodingnext_words = np.array( [[0., 1., 0.], # <HTML>Hello World!</HTML> [0., 0., 1.]]) # end# Load the VGG16 model trained on imagenet and output the classification featureVGG = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)# Extract the features from the imagefeatures = VGG.predict(images)#Load the feature to the network, apply a dense layer, and repeat the vectorvgg_feature = Input(shape=(1000,))vgg_feature_dense = Dense(5)(vgg_feature)vgg_feature_repeat = RepeatVector(max_caption_len)(vgg_feature_dense)# Extract information from the input seqencelanguage_input = Input(shape=(vocab_size, vocab_size))language_model = LSTM(5, return_sequences=True)(language_input)# Concatenate the information from the image and the inputdecoder = concatenate([vgg_feature_repeat, language_model])# Extract information from the concatenated outputdecoder = LSTM(5, return_sequences=False)(decoder)# Predict which word comes nextdecoder_output = Dense(vocab_size, activation='softmax')(decoder)# Compile and run the neural networkmodel = Model(inputs=[vgg_feature, language_input], outputs=decoder_output)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')# Train the neural networkmodel.fit([features, html_input], next_words, batch_size=2, shuffle=False, epochs=1000)

在 hello world 版本中，我們用到了 3 個 token，分別是“start”、“<HTML><center><H1>Hello World!</H1></center></HTML>”和“end”。token 可以代表任何東西，可以是一個字符、單詞或者句子。選擇字符作為 token 的好處是所需的詞匯表較小，但是會限制神經網絡的學習。選擇單詞作為 token 具有最好的性能。

接下來進行預測：

# Create an empty sentence and insert the start tokensentence = np.zeros((1, 3, 3)) # [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]start_token = [1., 0., 0.] # startsentence[0][2] = start_token # place start in empty sentence# Making the first prediction with the start tokensecond_word = model.predict([np.array([features[1]]), sentence])# Put the second word in the sentence and make the final predictionsentence[0][1] = start_tokensentence[0][2] = np.round(second_word)third_word = model.predict([np.array([features[1]]), sentence])# Place the start token and our two predictions in the sentencesentence[0][0] = start_tokensentence[0][1] = np.round(second_word)sentence[0][2] = np.round(third_word)# Transform our one-hot predictions into the final tokensvocabulary = ["start", "<HTML><center><H1>Hello World!</H1></center></HTML>", "end"]for i in sentence[0]: print(vocabulary[np.argmax(i)], end=' ')

輸出結果

10 epochs：start start start
100 epochs：start <HTML><center><H1>Hello World!</H1></center></HTML> <HTML><center><H1>Hello World!</H1></center></HTML>
300 epochs：start <HTML><center><H1>Hello World!</H1></center></HTML> end

在這之中，我犯過的錯誤

先做出可以運行的第一版，再收集數據。在這個項目的早期，我曾成功地下載了整個 Geocities 托管網站的一份舊的存檔，里面包含了 3800 萬個網站。由于神經網絡強大的潛力，我沒有考慮到歸納一個 10 萬大小詞匯表的巨大工作量。
處理 TB 級的數據需要好的硬件或巨大的耐心。在我的 Mac 遇到幾個難題后，我不得不使用強大的遠程服務器。為了保證工作流程的順暢，需要做好心里準備租用一臺 8 CPU 和 1G 帶寬的礦機。
關鍵在于搞清楚輸入和輸出數據。輸入 X 是一張截圖和之前的 HTML 標簽。而輸出 Y 是下一個標簽。當我明白了輸入和輸出數據之后，理解其余內容就很簡單了。試驗不同的架構也變得更加容易。
保持專注，不要被誘惑。因為這個項目涉及了深度學習的許多領域，很多地方讓我深陷其中不能自拔。我曾花了一周的時間從頭開始編寫 RNN，也曾經沉迷于嵌入向量空間，還陷入過極限實現方式的陷阱。
圖片轉換到代碼的網絡只不過是偽裝的圖像標注模型。即使我明白這一點，但還是因為許多圖像標注方面的論文不夠炫酷而忽略了它們。掌握一些這方面的知識可以幫助我們加速學習問題空間。

在 FloydHub 上運行代碼

FloydHub 是深度學習的訓練平臺。我在剛開始學習深度學習的時候發現了這個平臺，從那以后我一直用它訓練和管理我的深度學習實驗。你可以在 10 分鐘之內安裝并開始運行模型，它是在云端 GPU 上運行模型的最佳選擇。

如果你沒用過 FloydHub，請參照官方的“2 分鐘安裝手冊”或我寫的“5 分鐘入門教程”[11]。

克隆代碼倉庫：

git clone https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras.git

登錄及初始化 FloydHub 的命令行工具：

cd Screenshot-to-code-in-Kerasfloyd login
floyd init s2c

在 FloydHub 的云端 GPU 機器上運行 Jupyter notebook：

floyd run --gpu --env tensorflow-1.4 --data emilwallner/datasets/imagetocode/2:data --mode jupyter

所有的 notebook 都保存在“FloydHub”目錄下，而 local 的東西都在“local”目錄下。運行之后，你可以在如下文件中找到第一個 notebook：

floydhub/Helloworld/helloworld.ipynb

如果你想了解詳細的命令參數，請參照我這篇帖子：

https://blog.floydhub.com/colorizing-b&w-photos-with-neural-networks/

HTML 版本

在這個版本中，我們將自動化 Hello World 模型中的部分步驟。本節我們將集中介紹如何讓模型處理任意多的輸入數據，以及建立神經網絡中的關鍵部分。

這個版本還不能根據任意網站預測 HTML，但是我們將在此嘗試解決關鍵性的技術問題，向最終的成功邁進一大步。

概述

我們可以把之前的解說圖擴展為如下：

上圖中有兩個主要部分。首先是編碼部分。編碼部分負責建立圖像特征和之前的標簽特征。特征是指神經網絡創建的最小單位的數據，用于連接設計圖和 HTML 代碼。在編碼部分的最后，我們把圖像的特征連接到之前的標簽的每個單詞。

另一個主要部分是解碼部分。解碼部分負責接收聚合后的設計圖和 HTML 代碼的特征，并創建下一個標簽的特征。這個特征通過一個全連接神經網絡來預測下一個標簽。

設計圖的特征

由于我們需要給每個單詞添加一張截圖，所以這會成為訓練神經網絡過程中的瓶頸。所以我們不直接使用圖片，而是從中提取生成標簽所必需的信息。

提取的信息經過編碼后保存在圖像特征中。這項工作可以由事先訓練好的卷積神經網絡（CNN）完成。該模型可以通過 ImageNet 上的數據進行訓練。

CNN 的最后一層是分類層，我們可以從前一層提取圖像特征。

最終我們可以得到 1536 個 8x8 像素的圖片作為特征。盡管我們很難理解這些特征的含義，但是神經網絡可以從中提取元素的對象和位置。

HTML 標簽的特征

在 hello world 版本中，我們采用了 one-hot 編碼表現 HTML 標簽。在這個版本中，我們將使用單詞嵌入（word embedding）作為輸入信息，輸出依然用 one-hot 編碼。

我們繼續采用之前的方式分析句子，但是匹配每個 token 的方式有所變化。之前的 one-hot 編碼把每個單詞當成一個獨立的單元，而這里我們把輸入數據中的每個單詞轉化成一系列數字，它們代表 HTML 標簽之間的關系。

上例中的單詞嵌入是 8 維的，而實際上根據詞匯表的大小，其維度會在 50 到 500 之間。

每個單詞的 8 個數字表示權重，與原始的神經網絡很相似。它們表示單詞之間的關系（Mikolov 等，2013[12]）。

以上就是我們建立 HTML 標簽特征的過程。神經網絡通過此特征在輸入和輸出數據之間建立聯系。暫時先不用擔心具體的內容，我們會在下節中深入討論這個問題。

編碼部分

我們需要把單詞嵌入的結果輸入到 LSTM 中，并返回一系列標簽特征，再把這些特征送入 Time distributed dense 層——你可以認為這是擁有多個輸入和輸出的 dense 層。

同時，圖像特征首先需要被展開（flatten），無論數值原來是什么結構，它們都會被轉換成一個巨大的數值列表；然后經過 dense 層建立更高級的特征；最后把這些特征與 HTML 標簽的特征連接起來。

這可能有點難理解，下面我們逐一分解開來看看。

HTML 標簽特征

首先我們把單詞嵌入的結果輸入到 LSTM 層。如下圖所示，所有的句子都被填充到最大長度，即三個 token。

為了混合這些信號并找到更高層的模式，我們加入 TimeDistributed dense 層進一步處理 LSTM 層生成的 HTML 標簽特征。TimeDistributed dense 層是擁有多個輸入和輸出的 dense 層。

圖像特征

同時，我們需要處理圖像。我們把所有的特征（小圖片）轉化成一個長數組，其中包含的信息保持不變，只是進行重組。

同樣，為了混合信號并提取更高層的信息，我們添加一個 dense 層。由于輸入只有一個，所以我們可以使用普通的 dense 層。為了與 HTML 標簽特征相連接，我們需要復制圖像特征。

上述的例子中我們有三個 HTML 標簽特征，因此最終圖像特征的數量也同樣是三個。

連接圖像特征和 HTML 標簽特征

所有的句子經過填充后組成了三個特征。因為我們已經準備好了圖像特征，所以現在可以把圖像特征分別添加到各自的 HTML 標簽特征。

添加完成之后，我們得到了 3 個圖像-標簽特征，這便是我們需要提供給解碼部分的輸入信息。

解碼部分

接下來，我們使用圖像-標簽的結合特征來預測下一個標簽。

在下面的例子中，我們使用三對圖形-標簽特征，輸出下一個標簽的特征。

請注意，LSTM 層的 sequence 值為 false，所以我們不需要返回輸入序列的長度，只需要預測一個特征，也就是下一個標簽的特征，其內包含了最終的預測信息。

最終預測

dense 層的工作原理與傳統的前饋神經網絡相似，它把下個標簽特征的 512 個數字與 4 個最終預測連接起來。用我們的單詞表達就是：start、hello、world 和 end。

其中，dense 層的 softmax 激活函數會生成 0-1 的概率分布，所有預測值的總和等于 1。比如說詞匯表的預測可能是[0.1,0.1,0.1,0.7]，那么輸出的預測結果即為：第 4 個單詞是下一個標簽。然后，你可以把 one-hot 編碼[0，0，0，1]轉換為映射值，得出“end”。

# Load the images and preprocess them for inception-resnetimages = []all_filenames = listdir('images/')all_filenames.sort()for filename in all_filenames: images.append(img_to_array(load_img('images/'+filename, target_size=(299, 299))))images = np.array(images, dtype=float)images = preprocess_input(images)# Run the images through inception-resnet and extract the features without the classification layerIR2 = InceptionResNetV2(weights='imagenet', include_top=False)features = IR2.predict(images)# We will cap each input sequence to 100 tokensmax_caption_len = 100# Initialize the function that will create our vocabularytokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)# Read a document and return a stringdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() return text# Load all the HTML filesX = []all_filenames = listdir('html/')all_filenames.sort()for filename in all_filenames:X.append(load_doc('html/'+filename))# Create the vocabulary from the html filestokenizer.fit_on_texts(X)# Add +1 to leave space for empty wordsvocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1# Translate each word in text file to the matching vocabulary indexsequences = tokenizer.texts_to_sequences(X)# The longest HTML filemax_length = max(len(s) for s in sequences)# Intialize our final input to the modelX, y, image_data = list(), list(), list()for img_no, seq in enumerate(sequences): for i in range(1, len(seq)): # Add the entire sequence to the input and only keep the next word for the output in_seq, out_seq = seq[:i], seq[i] # If the sentence is shorter than max_length, fill it up with empty words in_seq = pad_sequences([in_seq], maxlen=max_length)[0] # Map the output to one-hot encoding out_seq = to_categorical([out_seq], num_classes=vocab_size)[0] # Add and image corresponding to the HTML file image_data.append(features[img_no]) # Cut the input sentence to 100 tokens, and add it to the input data X.append(in_seq[-100:]) y.append(out_seq)X, y, image_data = np.array(X), np.array(y), np.array(image_data)# Create the encoderimage_features = Input(shape=(8, 8, 1536,))image_flat = Flatten()(image_features)image_flat = Dense(128, activation='relu')(image_flat)ir2_out = RepeatVector(max_caption_len)(image_flat)language_input = Input(shape=(max_caption_len,))language_model = Embedding(vocab_size, 200, input_length=max_caption_len)(language_input)language_model = LSTM(256, return_sequences=True)(language_model)language_model = LSTM(256, return_sequences=True)(language_model)language_model = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(language_model)# Create the decoderdecoder = concatenate([ir2_out, language_model])decoder = LSTM(512, return_sequences=False)(decoder)decoder_output = Dense(vocab_size, activation='softmax')(decoder)# Compile the modelmodel = Model(inputs=[image_features, language_input], outputs=decoder_output)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')# Train the neural networkmodel.fit([image_data, X], y, batch_size=64, shuffle=False, epochs=2)# map an integer to a worddef word_for_id(integer, tokenizer): for word, index in tokenizer.word_index.items(): if index == integer: return word return None# generate a description for an imagedef generate_desc(model, tokenizer, photo, max_length): # seed the generation process in_text = 'START' # iterate over the whole length of the sequence for i in range(900): # integer encode input sequence sequence = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0][-100:] # pad input sequence = pad_sequences([sequence], maxlen=max_length) # predict next word yhat = model.predict([photo,sequence], verbose=0) # convert probability to integer yhat = np.argmax(yhat) # map integer to word word = word_for_id(yhat, tokenizer) # stop if we cannot map the word if word is None: break # append as input for generating the next word in_text += ' ' + word # Print the prediction print(' ' + word, end='') # stop if we predict the end of the sequence if word == 'END': break return# Load and image, preprocess it for IR2, extract features and generate the HTMLtest_image = img_to_array(load_img('images/87.jpg', target_size=(299, 299)))test_image = np.array(test_image, dtype=float)test_image = preprocess_input(test_image)test_features = IR2.predict(np.array([test_image]))generate_desc(model, tokenizer, np.array(test_features), 100)

輸出結果

生成網站的鏈接：

250 epochs： https://emilwallner.github.io/html/250_epochs/
350 epochs：https://emilwallner.github.io/html/350_epochs/
450 epochs：https://emilwallner.github.io/html/450_epochs/
550 epochs：https://emilwallner.github.io/html/450_epochs/

如果點擊上述鏈接看不到頁面的話，你可以選擇“查看源代碼”。下面是原網站的鏈接，僅供參考：

https://emilwallner.github.io/html/Original/

我犯過的錯誤

與 CNN 相比，LSTM 遠比我想像得復雜。為了更好的理解，我展開了所有的 LSTM。關于 RNN 你可以參考這個視頻（http://course.fast.ai/lessons/lesson6.html）。另外，在理解原理之前，請先搞清楚輸入和輸出特征。
從零開始創建詞匯表比削減大型詞匯表更容易。詞匯表可以包括任何東西，如字體、div 大小、十六進制顏色、變量名以及普通單詞。
大多數的代碼庫可以很好地解析文本文檔，卻不能解析代碼。因為文檔中所有單詞都用空格分開，但是代碼不同，所以你得自己想辦法解析代碼。
用 Imagenet 訓練好的模型提取特征也許不是個好主意。因為 Imagenet 很少有網頁的圖片，所以它的損失率比從零開始訓練的 pix2code 模型高 30%。如果使用網頁截圖訓練 inception-resnet 之類的模型，不知結果會怎樣。

Bootstrap 版本

在最后一個版本——Bootstrap 版本中，我們使用的數據集來自根據 pix2code 論文生成的 bootstrap 網站。通過使用 Twitter 的 bootstrap（https://getbootstrap.com/），我們可以結合 HTML 和 CSS，并減小詞匯表的大小。

我們可以提供一個它從未見過的截圖，訓練它生成相應的 HTML 代碼。我們還可以深入研究它學習這個截圖和 HTML 代碼的過程。

拋開 bootstrap 的 HTML 代碼，我們在這里使用 17 個簡化的 token 訓練它，然后翻譯成 HTML 和 CSS。這個數據集[13]包括 1500 個測試截圖和 250 個驗證截圖。每個截圖上平均有 65 個 token，包含 96925 個訓練樣本。

通過修改 pix2code 論文的模型提供輸入數據，我們的模型可以預測網頁的組成，且準確率高達 97%（我們采用了 BLEU 4-ngram greedy search，稍后會詳細介紹）。

端到端的方法

圖像標注模型可以從事先訓練好的模型中提取特征，但是經過幾次實驗后，我發現 pix2code 的端到端的方法可以更好地為我們的模型提取特征，因為事先訓練好的模型并沒有用網頁數據訓練過，而且它本來的作用是分類。

在這個模型中，我們用輕量級的卷積神經網絡替代了事先訓練好的圖像特征。我們沒有采用 max-pooling 增加信息密度，但我們增加了步長（stride），以確保前端元素的位置和顏色。

有兩個核心模型可以支持這個方法：卷積神經網絡（CNN)和遞歸神經網絡（RNN）。最常見的遞歸神經網絡就是 LSTM，所以我選擇了 RNN。

關于 CNN 的教程有很多，我在別的文章里有介紹。此處我主要講解 LSTM。

理解 LSTM 中的 timestep

LSTM 中最難理解的內容之一就是 timestep。原始的神經網絡可以看作只有兩個 timestep。如果輸入是“Hello”（第一個 timestep），它會預測“World”（第二個 timestep），但它無法預測更多的 timestep。下面的例子中輸入有四個 timestep，每個詞一個。

LSTM 適用于包含 timestep 的輸入，這種神經網絡專門處理有序的信息。模型展開后你會發現，下行的每一步所持有的權重保持不變。另外，前一個輸出和新的輸入需要分別使用相應的權重。

接下來，輸入和輸出乘以權重之后相加，再通過激活函數得到該 timestep 的輸出。由于權重不隨 timestep 變化，所以它們可以從多個輸入中獲得信息，從而掌握單詞的順序。

下圖通過簡單圖例描述了一個 LSTM 中每個 timestep 的處理過程。

為了更好地理解這個邏輯，我建議你跟隨 Andrew Trask 的這篇精彩的教程[14]，嘗試從頭創建一個 RNN。

理解 LSTM 層中的單元

LSTM 層中的單元（unit）數量決定了它的記憶能力，以及每個輸出特征的大小。再次強調，特征是一長列的數值，用于在層與層之間的信息傳遞。

LSTM 層中的每個單元負責跟蹤語法中的不同信息。下圖描述了一個單元的示例，其內保存了布局行“div”的信息。我們簡化了 HTML 代碼，并用于訓練 bootstrap 模型。

每個 LSTM 單元擁有一個單元狀態（cell state）。你可以把單元狀態看作單元的記憶。權重和激活函數可以用各種方式改變狀態。因此 LSTM 層可以微調每個輸入所需要保存和丟棄的信息。

向輸入傳遞輸出特征的同時，還需傳遞單元狀態，LSTM 的每個單元都需要傳遞自己的單元狀態值。為了理解 LSTM 各部分的交互方式，我建議你可以閱讀：

Colah 的教程：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
Jayasiri 的 Numpy 實現：http://blog.varunajayasiri.com/numpy_lstm.html
Karphay 的講座和文章：https://www.youtube.com/watch?v=yCC09vCHzF8； https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

dir_name = 'resources/eval_light/'# Read a file and return a stringdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() return textdef load_data(data_dir): text = [] images = [] # Load all the files and order them all_filenames = listdir(data_dir) all_filenames.sort() for filename in (all_filenames): if filename[-3:] == "npz": # Load the images already prepared in arrays image = np.load(data_dir+filename) images.append(image['features']) else: # Load the boostrap tokens and rap them in a start and end tag syntax = '<START> ' + load_doc(data_dir+filename) + ' <END>' # Seperate all the words with a single space syntax = ' '.join(syntax.split()) # Add a space after each comma syntax = syntax.replace(',', ' ,') text.append(syntax) images = np.array(images, dtype=float) return images, texttrain_features, texts = load_data(dir_name)# Initialize the function to create the vocabularytokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)# Create the vocabularytokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab')])# Add one spot for the empty word in the vocabularyvocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1# Map the input sentences into the vocabulary indexestrain_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)# The longest set of boostrap tokensmax_sequence = max(len(s) for s in train_sequences)# Specify how many tokens to have in each input sentencemax_length = 48def preprocess_data(sequences, features): X, y, image_data = list(), list(), list() for img_no, seq in enumerate(sequences): for i in range(1, len(seq)): # Add the sentence until the current count(i) and add the current count to the output in_seq, out_seq = seq[:i], seq[i] # Pad all the input token sentences to max_sequence in_seq = pad_sequences([in_seq], maxlen=max_sequence)[0] # Turn the output into one-hot encoding out_seq = to_categorical([out_seq], num_classes=vocab_size)[0] # Add the corresponding image to the boostrap token file image_data.append(features[img_no]) # Cap the input sentence to 48 tokens and add it X.append(in_seq[-48:]) y.append(out_seq) return np.array(X), np.array(y), np.array(image_data)X, y, image_data = preprocess_data(train_sequences, train_features)#Create the encoderimage_model = Sequential()image_model.add(Conv2D(16, (3, 3), padding='valid', activation='relu', input_shape=(256, 256, 3,)))image_model.add(Conv2D(16, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))image_model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same'))image_model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))image_model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same'))image_model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))image_model.add(Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same'))image_model.add(Flatten())image_model.add(Dense(1024, activation='relu'))image_model.add(Dropout(0.3))image_model.add(Dense(1024, activation='relu'))image_model.add(Dropout(0.3))image_model.add(RepeatVector(max_length))visual_input = Input(shape=(256, 256, 3,))encoded_image = image_model(visual_input)language_input = Input(shape=(max_length,))language_model = Embedding(vocab_size, 50, input_length=max_length, mask_zero=True)(language_input)language_model = LSTM(128, return_sequences=True)(language_model)language_model = LSTM(128, return_sequences=True)(language_model)#Create the decoderdecoder = concatenate([encoded_image, language_model])decoder = LSTM(512, return_sequences=True)(decoder)decoder = LSTM(512, return_sequences=False)(decoder)decoder = Dense(vocab_size, activation='softmax')(decoder)# Compile the modelmodel = Model(inputs=[visual_input, language_input], outputs=decoder)optimizer = RMSprop(lr=0.0001, clipvalue=1.0)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)#Save the model for every 2nd epochfilepath="org-weights-epoch-{epoch:04d}--val_loss-{val_loss:.4f}--loss-{loss:.4f}.hdf5"checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_weights_only=True, period=2)callbacks_list = [checkpoint]# Train the modelmodel.fit([image_data, X], y, batch_size=64, shuffle=False, validation_split=0.1, callbacks=callbacks_list, verbose=1, epochs=50)

測試準確度

很難找到合理的方式測量準確度。你可以逐個比較單詞，但如果預測結果中有一個單詞出現了錯位，那準確率可能就是 0%了；如果為了同步預測而刪除這個詞，那么準確率又會變成 99/100。

我采用了 BLEU 分數，它是測試機器翻譯和圖像標記模型的最佳選擇。它將句子分成四個 n-grams，從 1 個單詞的序列逐步擴展為 4 個單詞。下例，預測結果中的“cat”實際上應該是“code”。

為了計算最終分數，首先需要讓每個 n-grams 的得分乘以 25%并求和，即(4/5) * 0.25 + (2/4) * 0.25 + (1/3) * 0.25 + (0/2) * 0.25 = 02 + 1.25 + 0.083 + 0 = 0.408；得出的總和需要乘以句子長度的懲罰因子。由于本例中預測句子的長度是正確的，因此這就是最終的分數。

增加 n-grams 的數量可以提高難度。4 個 n-grams 的模型最適合人類翻譯。為了進一步了解 BLEU，我建議你可以用下面的代碼運行幾個例子，并閱讀這篇 wiki 頁面[15]。

#Create a function to read a file and return its contentdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() return textdef load_data(data_dir): text = [] images = [] files_in_folder = os.listdir(data_dir) files_in_folder.sort() for filename in tqdm(files_in_folder): #Add an image if filename[-3:] == "npz": image = np.load(data_dir+filename) images.append(image['features']) else: # Add text and wrap it in a start and end tag syntax = '<START> ' + load_doc(data_dir+filename) + ' <END>' #Seperate each word with a space syntax = ' '.join(syntax.split()) #Add a space between each comma syntax = syntax.replace(',', ' ,') text.append(syntax) images = np.array(images, dtype=float) return images, text#Intialize the function to create the vocabularytokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)#Create the vocabulary in a specific ordertokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab')])dir_name = '../../../../eval/'train_features, texts = load_data(dir_name)#load model and weightsjson_file = open('../../../../model.json', 'r')loaded_model_json = json_file.read()json_file.close()loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)# load weights into new modelloaded_model.load_weights("../../../../weights.hdf5")print("Loaded model from disk")# map an integer to a worddef word_for_id(integer, tokenizer): for word, index in tokenizer.word_index.items(): if index == integer: return word return Noneprint(word_for_id(17, tokenizer))# generate a description for an imagedef generate_desc(model, tokenizer, photo, max_length): photo = np.array([photo]) # seed the generation process in_text = '<START> ' # iterate over the whole length of the sequence print('\nPrediction---->\n\n<START> ', end='') for i in range(150): # integer encode input sequence sequence = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0] # pad input sequence = pad_sequences([sequence], maxlen=max_length) # predict next word yhat = loaded_model.predict([photo, sequence], verbose=0) # convert probability to integer yhat = argmax(yhat) # map integer to word word = word_for_id(yhat, tokenizer) # stop if we cannot map the word if word is None: break # append as input for generating the next word in_text += word + ' ' # stop if we predict the end of the sequence print(word + ' ', end='') if word == '<END>': break return in_textmax_length = 48# evaluate the skill of the modeldef evaluate_model(model, descriptions, photos, tokenizer, max_length): actual, predicted = list(), list() # step over the whole set for i in range(len(texts)): yhat = generate_desc(model, tokenizer, photos[i], max_length) # store actual and predicted print('\n\nReal---->\n\n' + texts[i]) actual.append([texts[i].split()]) predicted.append(yhat.split()) # calculate BLEU score bleu = corpus_bleu(actual, predicted) return bleu, actual, predictedbleu, actual, predicted = evaluate_model(loaded_model, texts, train_features, tokenizer, max_length)#Compile the tokens into HTML and cssdsl_path = "compiler/assets/web-dsl-mapping.json"compiler = Compiler(dsl_path)compiled_website = compiler.compile(predicted[0], 'index.html')print(compiled_website )print(bleu)

輸出

輸出示例的鏈接

網站 1：

生成的網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_1/
原網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_1/

網站 2：

生成的網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_2/
原網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_2/

網站 3：

生成的網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_3/
原網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_3/

網站 4：

生成的網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_4/
原網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_4/

網站 5：

生成的網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_5/
原網站：https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_5/

我犯過的錯誤

學會理解模型的弱點，避免盲目測試模型。剛開始的時候，我隨便嘗試了一些東西，比如 batch normalization、bidirectional network，還試圖實現 attention?？戳藴y試數據后發現這些并不能準確地預測顏色和位置，我開始意識到這是 CNN 的弱點。因此我放棄了 maxpooling，改為增加步長。結果測試損失從 0.12 降到了 0.02，BLEU 分數從 85%提高到了 97%。
只使用相關的事先訓練好的模型。在數據集很小的時候，我以為事先訓練好的圖像模型能夠提高效率。實驗結果表明，端到端的模型雖然更慢，訓練也需要更多的內存，但準確率能提高 30%。
在遠程服務器上運行模型時要為一些差異做好準備。在我的 Mac 上運行時，文件是按照字母順序讀取的。但在遠程服務器上卻是隨機讀取的。結果造成了截圖和代碼不匹配的問題。雖然依然能夠收斂，但在我修復了這個問題后，測試數據的準確率提高了 50%。
務必要理解庫函數。詞匯表中的空 token 需要包含空格。一開始我沒加空格，結果就漏了一個 token。直到看了幾次最終輸出結果，注意到它從來不會預測某個 token 的時候，我才發現了這個問題。檢查后發現那個 token 不在詞匯表里。此外，要保證訓練和測試時使用的詞匯表的順序相同。
試驗時使用輕量級的模型。用 GRU 替換 LSTM 可以讓每個 epoch 的時間減少 30%，而且不會對性能有太大影響。

下一步

深度學習很適合應用在前端開發中，因為很容易生成數據，而且如今的深度學習算法可以覆蓋絕大多數的邏輯。

其中一個最有意思的方面是在 LSTM 中使用 attention 機制[16]。它不僅能提高準確率，而且可以幫助我們觀察 CSS 在生成 HTML 代碼的時候，它的注意力在何處。

Attention 還是 HTML 代碼、樣式表、腳本甚至后臺之間溝通的關鍵因素。attention 層可以追蹤參數，幫助神經網絡在不同編程語言之間溝通。

但是短期內，最大的難題還在于找到一個可擴展的方法用于生成數據。這樣才能逐步加入字體、顏色、單詞以及動畫。

迄今為止，很多人都在努力實現繪制草圖并將其轉化為應用程序的模板。不出兩年，我們就能實現在紙上繪制應用程序，并在一秒內獲得相應的前端代碼。Airbnb 設計團隊[17]和 Uizard[18] 已經創建了兩個原型。

下面是一些值得嘗試的實驗。

實驗

Getting started：

運行所有的模型
嘗試不同的超參數
嘗試不同的 CNN 架構
加入 Bidirectional 的 LSTM 模型
使用不同的數據集實現模型[19]（你可以通過 FloydHub 的參數“--data ”掛載這個數據集：emilwallner/datasets/100k-html:data）

高級實驗

創建能利用特定的語法穩定生成任意應用程序/網頁的生成器
生成應用程序模型的設計圖數據。將應用程序或網頁的截圖自動轉換成設計，并使用 GAN 產生變化。
通過 attention 層觀察每次預測時的圖像焦點，類似于這個模型：https://arxiv.org/abs/1502.03044
創建模塊化方法的框架。比如一個模型負責編碼字體，一個負責顏色，另一個負責布局，并利用解碼部分將它們結合在一起。你可以從靜態圖像特征開始嘗試。
為神經網絡提供簡單的 HTML 組成單元，訓練它利用 CSS 生成動畫。如果能加入 attention 模塊，觀察輸入源的聚焦就更完美了。

最后，非常感謝 Tony Beltramelli 和 Jon Gold 提供的研究成果和想法，以及對各種問題的解答。謝謝 Jason Brownlee 貢獻他的 stellar Keras 教程（我在核心的 Keras 實現中加入了幾個他的教程中介紹的 snippets），謝謝 Beltramelli 提供的數據。還要謝謝 Qingping Hou、Charlie Harrington、 Sai Soundararaj、 Jannes Klaas、 Claudio Cabral、 Alain Demenet 和 Dylan Djian 審閱本篇文章。

相關鏈接

[1] pix2code 論文：https://arxiv.org/abs/1705.07962

[2] sketch2code：https://airbnb.design/sketching-interfaces/

[3] https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras/blob/master/README.md

[4] https://www.floydhub.com/emilwallner/projects/picturetocode

[5] https://machinelearningmastery.com/blog/page/2/

[6] https://blog.floydhub.com/my-first-weekend-of-deep-learning/

[7] https://blog.floydhub.com/coding-the-history-of-deep-learning/

[8] https://blog.floydhub.com/colorizing-b&w-photos-with-neural-networks/

[9] https://machinelearningmastery.com/deep-learning-caption-generation-models/

[10] https://machinelearningmastery.com/how-to-one-hot-encode-sequence-data-in-python/

[11] https://www.youtube.com/watch?v=byLQ9kgjTdQ&t=21s

[12] https://arxiv.org/abs/1301.3781

[13] https://github.com/tonybeltramelli/pix2code/tree/master/datasets

[14] https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/

[15] https://en.wikipedia.org/wiki/BLEU

[16] https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf

[17] https://airbnb.design/sketching-interfaces/

[18] https://www.uizard.io/

[19] http://lstm.seas.harvard.edu/latex/

自程序員之手的 JavaScript 代碼，該如何變成計算機所能理解的機器語言呢？本文將帶你走進 JavaScript 引擎內部，一探究竟。

作者 | Lydia Hallie

譯者 | 彎月，責編 | 屠敏

以下為譯文：

JavaScript 很酷（這一點不用我說），但一臺機器究竟是怎樣理解我們編寫的代碼呢？作為JavaScript 開發者，我們通常不需要處理編譯器的東西。但是，了解 JavaScript 引擎的基礎知識，知道它如何將人類能看懂的JS代碼變成機器能理解的東西，是絕對是有好處的！

注意：這篇文章主要根據 Node.js 和基于 Chromium 的瀏覽器使用的V8引擎撰寫。

當HTML解析器遇到代碼中的script標簽時，就會從網絡、緩存或者已安裝的service worker里加載源代碼。這一步的結果就是腳本內容，以字節流的形式返回，這個字節流需要解碼器來處理！字節流解碼器會在字節流下載的時候進行解碼。

字節流解碼器根據流中的字節數據來創建符號（token）。例如，0066解碼成f，0075解碼成u，006e解碼成n，0063解碼成c，0074解碼成t，0069解碼成i，006f解碼成o，006e解碼成n，然后是一個空格。似乎你寫了一個function！這是JavaScript的保留關鍵字，因此就會創建一個符號，然后發給解析器（以及預解析器，我的GIF圖里沒有說，但我會稍后解釋）。字節流中的其余內容也會類似處理。

引擎有兩個解析器：一個是預解析器（pre-parser），另一個是解析器（parser）。預解析器只負責盡早檢查符號，找出其中的語法錯誤。這樣可以減少在代碼中發現錯誤所需的時間。否則這些錯誤就要由解析器負責發現了！

如果沒有錯誤，解析器就會根據它從字節流解碼器收到的符號創建節點，然后使用這些節點創建一顆抽象語法樹，簡稱AST。

接下來就是解釋器（interpreter）出場了！解釋器會遍歷整個AST，根據AST的內容生成字節碼。字節碼生成完成后，就會刪除AST以釋放更多的內存。這樣就得到了機器能夠運行的代碼！

雖然字節碼很快，但它還可以更快。字節碼在運行的時候會生成信息。它可以檢測到哪些行為會更頻繁發生，哪些類型的數據會更經常被使用。如果某個函數被調用了許多次，那么就可以通過優化加快速度！

字節碼會連同生成的類型反饋一起發送到優化編譯器（optimizing compiler）。優化編譯器會處理負責處理字節碼和類型反饋，然后生成高度優化過的機器碼。

JavaScript 是一個動態類型語言，這意味著數據類型經常會變化。如果 JavaScript 引擎每次都必須檢查值的類型，那就會非常慢。

然而，JavaScript 的引擎使用了一種叫做內聯緩存（inline caching）的方法。它會在內存中緩存代碼，期待著以后會用同樣的行為返回同樣的值！比如，一個函數被調用100次，到目前為止每次都返回同樣的值。那么引擎就會假設該函數在第101次調用時依然會返回同樣的值。

我們假設有一個函數sum，到目前為止每次調用都使用兩個數值作為參數：

上面的調用會返回3！下次被調用時，引擎就會假設我們依然會用兩個數值進行調用。

如果這個假設正確，那就不需要進行動態查找，可以直接使用內存中保存的值。否則，如果假設錯誤，就會進行反優化，將代碼從優化過的機器碼恢復成原始的字節碼。

例如，假設下次調用時傳遞了一個字符串而不是數值。由于 JavaScript 是動態類型，這樣做不會產生任何錯誤！

這意味著數字2會被強制轉換成字符串，然后函數會返回字符串"12"。因此引擎會去執行字節碼，然后更新類型反饋。

希望這篇文章對你有幫助性！當然，引擎還有許多其他方面我沒有討論到（如JS heap，call stack等），也許以后會討論！如果你對JavaScript的內部原理有興趣，我強烈建議你自己做一些研究，V8是開源的，關于其工作原理的文檔也非常好！

原文：https://dev.to/lydiahallie/javascript-visualized-the-javascript-engine-4cdf

本文為 CSDN 翻譯，轉載請注明來源出處。

【End】

【成就一億技術人】各位擼代碼的大佬們，CSDN重磅推出升級版原力計劃。只要是原創，只要你首發，現在，都擁有上首頁的幸運可能。我們衷心地希望，這一代程序員網紅就是你，詳情戳海報~~

要實現一個面部識別的功能究竟該怎么做？在本文中，我們將以 JavaScript 庫 pico.js 為依托，手把手教你如何為一款應用添加面部檢測功能。

作者 | Jonathan Freeman

譯者 | 彎月，責編 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下為譯文：

在本文中，我們將使用pico.js添加簡單的面部檢測。Pico.js是一個很小的JavaScript庫，目前它還是一個近似于概念驗證的庫，還不能用于生產環境，但在我研究過的人臉檢測庫中，Pico.js的效果最佳。

本文的目標首先是在地圖上通過一個紅點顯示用戶的頭部位置：

首先，我們創建一個包含pico.js功能的簡單React類，然后用它來獲取用戶臉部的位置：

<ReactPico onFaceFound={(face) => {this.setState({face})}} />

接下來，如果檢測到面部，我們就使用其位置信息來渲染組件：

{face && <FaceIndicator x={face.totalX} y={face.totalY} />}

我們在使用pico.js時所面臨的第一個難題是，它是JavaScript的研究項目的實現，不一定是遵循現代JavaScript標準的面向生產環境的庫。除此之外，你還不能直接使用yarn add picojs。雖然pico.js的入門教程是一個很好的入門級別的對象檢測，但這個教程更像是一篇研究論文而不像API文檔。但是，其中提供的示例足夠代碼使用。我花了幾個小時將該教程提供的樣本代碼放入了一個相對簡單的React類中。

pico.js需要做的第一件事就是加載級聯模型，該模型會進行一個AJAX調用，而這個調用會引入預先訓練好的模型的二進制文件。（你也可以使用pico.js來檢測其他類型的對象，但你需要使用官方的pico實現來自己訓練模型。）我們可以在componentDidMount方法中加載模型。為了清楚起見，我進一步將示例代碼抽象為另一個名為loadFaceFinder的方法：

componentDidMount {
this.loadFaceFinder;
}
loadFaceFinder {
const cascadeurl = 'https://raw.githubusercontent.com/nenadmarkus/pico/c2e81f9d23cc11d1a612fd21e4f9de0921a5d0d9/rnt/cascades/facefinder';
fetch(cascadeurl).then((response) => {
response.arrayBuffer.then((buffer) => {
var bytes = new Int8Array(buffer);
this.setState({
faceFinder: pico.unpack_cascade(bytes)
});
new camvas(this.canvasRef.current.getContext('2d'), this.processVideo);
});
});
}

除了獲取和解析人臉檢測模型的二進制文件并設置到state中之外，我們還創建了一個新的camvas，它引用了<canvas>上下文和一個回調處理程序。camvas庫從用戶的網絡攝像頭將視頻加載到canvas上，并針對渲染的每一幀調用處理程序。loadFaceFinder的代碼幾乎與pico.js提供的參考項目相同。我們只是更改了存儲模型的位置，以便可以利用state訪問，我們通過React的Ref（而不是使用瀏覽器提供的DOM API）來引用我們的canvas上下文。

我們的this.processVideo也幾乎與參考項目中提供的代碼相同。我們只需要稍微做一些改動。我們希望只在加載模型時執行代碼，因此我們在代碼的整個主體外又添加一個檢查。我還用我們希望用戶傳入的回調處理程序創建了這個React類，因此只有在定義了該處理程序時，才會運行處理代碼：

processVideo = (video, dt) => {
if(this.state.faceFinder && this.props.onFaceFound) {
/* all the code */
}
}

我只改動了一個地方：在檢測到面部時作何處理。pico.js示例在canvas繪制了一些圓圈，但我們希望將數據傳遞回我們的回調處理程序。讓我們稍微修改一下代碼，以方便我們的回調處理程序更容易地處理這些值：

 this.props.onFaceFound({
x: 640 - dets[i][1],
y: dets[i][0],
radius: dets[i][2],
xRatio: (640 - dets[i][1]) / 640,
yRatio: dets[i][0] / 480,
totalX: (640 - dets[i][1]) / 640 * window.innerWidth,
totalY: dets[i][0] / 480 * window.innerHeight,
});

這種格式允許我們傳回在捕獲到的canvas元素中面部的絕對位置和半徑，面部相對于canvas元素的相對位置，以及面部相對于canvas元素的位置映射到整個頁面后的位置。到這里我們自定義的類就基本完成了。接下來，我還需要對pico.js和pico版本的camvas.js進行一些小改動才能使用現代語法，但這些只是關鍵字的變化，不涉及邏輯關系。

現在，我們可以將我們的自定義ReactPico類導入到我們的應用程序中，渲染，并在我們檢測到面部時有條件地渲染FaceIndicator類。在嘗試了其他一些人臉檢測庫之后，我很驚喜地發現pico.js的準確性和可用性非常高，盡管它還不是一個完全成熟的庫。

原文：https://www.infoworld.com/article/3403019/javascript-tutorial-add-face-detection-to-your-web-app.html

本文為 CSDN 翻譯，轉載請注明來源出處。

【End】

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