库名称：transformers.js
许可证：gpl-3.0
任务标签：目标检测

基于 WongKinYiu/yolov9 的 ONNX 权重版本，适配 Transformers.js。

使用指南（Transformers.js）

若未安装，可通过 NPM 安装 Transformers.js JavaScript 库：

npm i @xenova/transformers

示例： 使用 Xenova/yolov9-c_all 进行目标检测。

import { AutoModel, AutoProcessor, RawImage } from '@xenova/transformers';

// 加载模型
const model = await AutoModel.from_pretrained('Xenova/yolov9-c_all', {
    // quantized: false,    // （可选）使用非量化版本
})

// 加载处理器
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained('Xenova/yolov9-c_all');
// processor.feature_extractor.size = { shortest_edge: 128 }    // （可选）调整尺寸参数

// 读取图像并预处理
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/city-streets.jpg';
const image = await RawImage.read(url);
const inputs = await processor(image);

// 执行目标检测
const threshold = 0.3;
const { outputs } = await model(inputs);
const predictions = outputs.tolist();

for (const [xmin, ymin, xmax, ymax, score, id] of predictions) {
    if (score < threshold) break;
    const bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax].map(x => x.toFixed(2)).join(', ')
    console.log(`检测到"${model.config.id2label[id]}"于坐标 [${bbox}]，置信度 ${score.toFixed(2)}。`)
}
// 检测到"自行车"于坐标 [0.64, 181.27, 38.81, 203.94]，置信度 0.84。
// 检测到"汽车"于坐标 [157.68, 137.26, 223.67, 167.39]，置信度 0.78。
// 检测到"自行车"于坐标 [157.69, 167.86, 195.10, 188.92]，置信度 0.78。
// 检测到"自行车"于坐标 [123.69, 184.40, 162.44, 206.26]，置信度 0.74。
// 检测到"汽车"于坐标 [62.47, 119.27, 139.17, 145.84]，置信度 0.73。
// 检测到"行人"于坐标 [193.18, 91.03, 206.57, 116.17]，置信度 0.72。
// 检测到"交通信号灯"于坐标 [73.08, 20.15, 82.06, 35.85]，置信度 0.70。
// 检测到"行人"于坐标 [11.45, 164.69, 27.88, 199.36]，置信度 0.69。
// ...

演示

点击此处在线体验！

注：当前为 ONNX 权重单独创建仓库是临时方案，待 WebML 技术更成熟后调整。若需将模型适配网页端，建议使用 🤗 Optimum 转换为 ONNX 格式，并参照本仓库结构（将 ONNX 权重存放于 onnx 子文件夹）。