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モデル

どのようなプロジェクトでもすぐに使用できる、事前トレーニング済みの TensorFlow.js モデルをご紹介します。

画像分類

ImageNet データベース(MobileNet)からのラベル付けされた画像を分類します。

オブジェクト検出

1 つの画像内にある複数のオブジェクトをローカライズして識別します(Coco SSD)。

人体セグメンテーション

人間と体の部位のセグメンテーションをリアルタイムに行います(BodyPix)。

姿勢推定

人間の姿勢をリアルタイムに推定します(PoseNet)。

テキストの有害度の検出

コメントが会話に与える可能性のある影響を「きわめて有害」から「まったく無害」までの範囲でスコア付けします(有害度)。

ユニバーサル センテンス エンコーダ

感情分類やテキスト類似度評価などの NLP タスクに使用するために、テキストを埋め込みにエンコードします(ユニバーサル センテンス エンコーダ)。

音声コマンド認識

音声コマンド データセット(speech-commands)から 1 秒の音声スニペットを分類します。

KNN 分類器

k 近傍法(KNN)を使用して分類器を作成するためのユーティリティです。転移学習に使用できます。

シンプルな顔検出

カスタム エンコーダ(Blazeface)を備えたシングル ショット検出アーキテクチャを使用して、画像内の顔を検出します。

セマンティック セグメンテーション

ブラウザ上でセマンティック セグメンテーションを実行します(DeepLab)。

顔のランドマーク検出

486 か所の 3D 顔ランドマークを予測して人間の顔のおおよそのサーフェス ジオメトリを推定します。

手のポーズ検出

手のひら検出と手指のスケルトン トラッキング モデル。検出された 1 つの手あたり 21 か所の 3D ハンド キーポイントを予測します。

自然言語で質問に回答

BERT を使用して、特定の文章の内容に基づいて質問に回答します。

Pose detection

Unified pose detection API for using one of three models that help detect atypical poses and fast body motions with real time performance.