零成本部署:Vercel+Transformers.js 打造你的AI图片识别网站

主要观点总结

文章介绍了一个纯前端实现物品识别的代码demo，无需配置复杂的驱动和环境，可直接上传图片进行识别。文章还提到了使用Vercel部署该demo的简易流程，并介绍了所使用模型的来源和Transformers.js库的相关信息。

关键观点总结

关键观点1: 纯前端物品识别代码demo的介绍

文章提供了一个html文件，包含了实现物品识别的代码。该代码通过FileReader读取上传的图片文件，并使用Transformers.js库中的模型进行识别，可在本地浏览器直接打开使用。

关键观点2: Vercel部署流程

文章介绍了使用Vercel部署前端项目的简单流程，包括导入项目、点击部署和访问部署的网站。提到使用Vercel不需要使用自己的服务器资源，并且有免费套餐可供使用。

关键观点3: 模型的介绍和Transformers.js库的信息

文章提到了代码demo中使用的模型Xenova/detr-resnet-50是基于DETR模型的改进版本，用于目标检测任务。还介绍了Transformers.js库，该库提供了丰富的API，可以方便地加载、使用和部署Transformer模型，并涵盖了自然语言处理、计算机视觉、音频等多模态任务的能力。

文章预览

前言 今天发现了一个在纯前端就能实现物品识别的代码demo，之前自己测试过yolo相关的图片检测需要配置各种驱动，环境非常麻烦，当然yolo的功能比较强大，性能也非常好，跟纯前端实现差别较大。 现在的大模型都支持图片语义识别了，所以这种技术的普及都不足为奇了，今天就把这个代码直接分享给大家，希望对大家有所帮助。 具体代码 html > < html   lang = "en" > < head >    < meta   charset = "UTF-8" >    < meta   name = "viewport"   content = "width=device-width, initial-scale=1.0" >    < title >图片识别 title >       < style >      .container  {        margin :  40px  auto;        width :  max ( 50vw ,  400px );        display : flex;        flex-direction : column;        align-items : center;     }      .custom-file-upload  {        display : flex;        align-items : center;    ………………………………