Colab 中的柯基犬模式是什么？

在 Colab 中，柯基犬模式是一种有趣的功能，可以让你在编写代码的同时玩弄一个可爱的小狗。这是通过使用 Google 的 TensorFlow.js 库来实现的，其包含一个名为 Coco-SSD 的对象检测模型。该模型能够识别多个对象，包括狗。

如何使用柯基犬模式？

使用柯基犬模式非常简单。要开始使用柯基犬模式，请执行以下步骤：

1. 打开 Colab 程序。
2. 打开代码编辑器以创建新的代码单元格。
3. 将以下代码片段复制并粘贴到代码单元格中：

!pip install tensorflowjs
!wget https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs-materials/raw/master/notebooks/colab/cat.jpg

import tensorflowjs as tfjs
import IPython.display as display

print("TensorFlow.js version:", tfjs.version)
model = tfjs.converters.load_keras_model("https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/coco-ssd/1/default/1")
print("Loaded TensorFlow.js Coco SSD model")

def show_inference(image_path):
  image_file = tf.io.read_file(image_path)
  image = tf.image.decode_jpeg(image_file)
  boxes, scores, classes, num_detections = model.predict_on_batch(tf.expand_dims(image, axis=0))
  boxes = boxes.numpy()[0]
  classes = classes.numpy()[0].astype(int)
  scores = scores.numpy()[0]

  image_with_boxes = image.numpy().copy()
  threshold = 0.4
  for i in range(len(scores)):
    if scores[i] < threshold:
      continue
    box = boxes[i]
    print(f"Object {i} ({classes[i]}) at: {box} score: {scores[i]}")
    ymin, xmin, ymax, xmax = box
    xmin = int(xmin * image.shape[1])
    xmax = int(xmax * image.shape[1])
    ymin = int(ymin * image.shape[0])
    ymax = int(ymax * image.shape[0])
    image_with_boxes = cv2.rectangle(image_with_boxes, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 4)

  display.display(display.Image(data=tf.image.encode_jpeg(tf.cast(image_with_boxes, tf.uint8)).numpy()))
  
show_inference('cat.jpg')

4. 接下来，点击代码单元格左侧的 ▶️ 图标，运行代码单元格。
5. 单元格运行后，你将看到一张猫的图片，并在图片上看到一些绿色的框。这些框表示模型检测到的物体。如果模型发现狗在图片中，它会画一个特殊的框来表示它。

总结

柯基犬模式是一种有趣的功能，可以让你在 Colab 中玩耍和学习。这是通过使用 TensorFlow.js 和 Coco-SSD 模型来实现的，可以检测出图片中的多个物体，包括狗。现在，你可以在 Colab 中尝试柯基犬模式，并探索其他有趣的功能！