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WebAI.js

1. 简介

  • WebAI.js 是一个基于 OpenCV.js 和 ONNXRuntime 开发的一个 Web 前端 AI 模型部署工具

  • 可通过在线体验网站 Hello WebAI.js 进行快速的体验试用

2. 特性

  • WebAI.js 支持 HTML script 标签引入和 node.js 两种方式进行使用

  • 目前支持目标检测 (Yolo / ssd / ...)、图像分类 (MobileNet / EfficientNet / ...)、图像分割(BiseNet / PPSeg / ...) 三类 CV 模型

  • 目前支持 PaddleDetection / PaddleClas / PaddleSeg 三个套件部分导出模型的部署

  • 2.x 版本添加了比较完善的 ts 支持，优化了代码大小，将内联的 opencv.wasm 改为文件加载，API 进行了一些改动，主要修改了模型加载的 API

  • 2.x 添加了全新的 API 文档，可直接跳转至 API 参考 页面进行查看

  • 3.x 版本更新了新版本的 ONNXRuntime，Demo 中的图像分类模型已支持 WebGPU 加速，可直接调用本地 GPU 实现推理加速，OpenCV 也同步更新至 5.x 版本

  • 3.x 版本更换了依赖导入方式，使用原生的 ESM 模块导入

3. 安装

  1. HTML script 标签引入

    <!-- 最新版本 -->
<script type="module" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/AgentMaker/WebAI.js@dev_v3/dist/webai.min.mjs"></script>

  2. Npm 安装

    $ npm install webai-js

4. 模型

  • WebAI.js 使用 ONNX 模型进行模型推理，通过配置文件对模型的预处理进行配置

  • 一个常规的模型包含如下两个文件: model.onnx / configs.json

  • 其中 model.onnx 为模型文件，记录了模型的计算图和每层的参数，configs.json 为配置文件，记录了模型预处理的一些配置，如下为一个配置文件的具体内容：

    {
    "Preprocess": [
        {
            "type": "Decode", // 图像解码
            "mode": "RGB" // RGB 或 BGR
        },
        {
            "type": "Resize", //  图像缩放
            "interp": 1, // 插值方式
            "keep_ratio": false, // 保持长宽比
            "limit_max": false, // 限制图片尺寸
            "target_size": [300, 300] // 目标尺寸
            
        },
        {
            "type": "Normalize", // 归一化
            "is_scale": false, // 是否缩放 (img /= 255.0)
            "mean": [127.5, 127.5, 127.5], // 均值
            "std": [127.5, 127.5, 127.5] // 标准差
        },
        {
            "type": "Permute" // 转置 (HWC -> CHW)
        }
    ],
    "label_list": [
        "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", 
        "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", 
        "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"
    ] // 标签列表
}

  • 项目中提供了多个已经过测试的预训练模型文件，具体文件位于 ./docs/pretrained_models 目录，也可在在线体验网页 Hello WebAI.js 中快速试用如下的模型，以下模型均来自 PaddleDetection / PaddleClas / PaddleSeg 提供预训练模型，具体的导出教程和兼容性表格将很快更新，更多其他套件、工具链的兼容适配也在稳步进行

    Model Type Source
    BlazeFace_1000e Detection PaddleDetection
    PPYOLO_tiny_650e_coco Detection PaddleDetection
    SSD_mobilenet_v1_300_120e_voc Detection PaddleDetection
    SSDLite_mobilenet_v3_small_320_coco Detection PaddleDetection
    EfficientNetB0_imagenet Classification PaddleClas
    MobileNetV3_small_x0_5_imagenet Classification PaddleClas
    PPLCNet_x0_25_imagenet Classification PaddleClas
    PPSEG_lite_portrait_398x224 Segmentation PaddleSeg
    STDC1_seg_voc12aug_512x512_40k Segmentation PaddleSeg
    BiseNet_cityscapes_1024x1024_160k Segmentation PaddleSeg

5. API

  • 模型加载

    // Base model
new WebAI.Model(modelURL, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, init = null, preProcess = null, postProcess = null) -> model

// Base CV model
new WebAI.CV(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelCV

// Detection model
new WebAI.Det(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelDet

// Classification model
new WebAI.Cls(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelCls

// Segmentation model
new WebAI.Seg(modelURL, inferConfig, sessionOption = { logSeverityLevel: 4 }, getFeeds = null, postProcess = null) -> modelSeg    
      modelURL(string): 模型链接/路径
  inferConfig(string): 模型配置文件链接/路径
  sessionOption(object): ONNXRuntime session 的配置
  getFeeds(function(imgTensor: ort.Tensor, imScaleX: number, imScaleY: number) => feeds:object): 自定义模型输入函数
  init(function(model: WebAI.Model) => void): 自定义模型初始化函数
  preProcess(function(...args) => feeds: object): 自定义模型预处理函数
  postProcess(function(resultsTensors: object, ...args) => result: any): 自定义模型后处理函数

  • 模型推理

    // Base model
(async) model.infer(...args)

// Base CV model
(async) modelCV.infer(...args)

// Detection model
(async) modelDet.infer(imgRGBA, drawThreshold=0.5) ->  bboxes

// Classification model
(async) modelCls.infer(imgRGBA, topK=5) ->  probs

// Segmentation model
(async) modelSeg.infer(imgRGBA) ->  segResults
      // 注：目前只能实现 BatchSize=1 的模型推理

  imgRGBA(cv.Mat): 输入图像
  drawThreshold(number): 检测阈值
  topK(number): 返回置信度前 K (K>0) 个结果，如果 K<0 返回所有结果

  bboxes({
      label: string, // 标签
      score: number, // 置信度
      color: number[], // 颜色（RGBA）
      x1: number, // 左上角 x 坐标
      y1: number, // 左上角 y 坐标
      x2: number, // 右下角 x 坐标
      y2: number // 右下角 y 坐标
  }[]): 目标检测包围框结果
  probs({
      label: string, // 标签
      prob: number // 置信度
  }[]): 图像分类置信度结果
  segResults({
      gray: cv.Mat, // 最大值索引图像（Gray）
      colorRGBA: cv.Mat, // 伪彩色图（RGBA）
      colorMap: { // 调色板
          lable: string, // 标签
          color: number[] // 颜色（RGBA）
      }[]
  }): 图像分割结果

  • 更多 API 请参考文档：API 参考

6. 部署

  • 在线体验网页：Hello WebAI.js

  • 除了在线体验网页，也可以通过 node.js 借助 vite 构建工具快速在本地部署这个体验网页

    # 安装依赖
$ npm install

# 启动服务器调试
$ npm run dev

  • 部署完成后，就可以使用浏览器访问 http://localhost:3000/ 进行体验使用

7. 更多