TensorFlow.js मॉडल

कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और अन्य सामान्य एमएल कार्यों को अपने वेब और ब्राउज़र-आधारित अनुप्रयोगों में जोड़ने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का अन्वेषण करें।

दृष्टि

छवियों और वीडियो में सुविधाओं का विश्लेषण करें। ब्राउज़र में नए रीयल-टाइम अनुभव अनलॉक करें।

छवि वर्गीकरण

इमेजनेट डेटाबेस (मोबाइलनेट) से लेबल के साथ छवियों को वर्गीकृत करें।

वस्तु का पता लगाना

एक छवि (कोको एसएसडी) में कई वस्तुओं का स्थानीयकरण और पहचान करें।

सिमेंटिक सेगमेंटेशन

ब्राउजर (डीपलैब) में सिमेंटिक सेगमेंटेशन चलाएं।

शरीर

मीडियापाइप और उससे आगे के मॉडल के साथ चेहरे, हाथों और शरीर पर प्रमुख बिंदुओं और पोज़ का पता लगाएं, जावास्क्रिप्ट और Node.js के लिए अनुकूलित।

सरल चेहरा पहचान

कस्टम एनकोडर (ब्लेज़फेस) के साथ सिंगल शॉट डिटेक्टर आर्किटेक्चर का उपयोग करके छवियों में चेहरों का पता लगाएं।

फेस लैंडमार्क डिटेक्शन

मानव चेहरों की अनुमानित सतह ज्यामिति का अनुमान लगाने के लिए 486 3डी चेहरे के स्थलों की भविष्यवाणी करें।

मुद्रा का पता लगाना

तीन मॉडलों में से एक का उपयोग करने के लिए एकीकृत पोज़ डिटेक्शन एपीआई जो वास्तविक समय के प्रदर्शन के साथ एटिपिकल पोज़ और तेज़ बॉडी मोशन का पता लगाने में मदद करता है।

शरीर विभाजन

वास्तविक समय में खंड व्यक्ति (यों) और शरीर के अंग।

हाथ मुद्रा पहचान

पाम डिटेक्टर और हाथ-कंकाल फिंगर ट्रैकिंग मॉडल। 21 3डी हैंड की-पॉइंट्स प्रति पहचाने गए हैंड की भविष्यवाणी करें।

पोर्ट्रेट गहराई का अनुमान

मानव की एकल चित्र छवि के लिए गहराई मानचित्र का अनुमान लगाएं।

मूलपाठ

BERT और अन्य ट्रांसफ़ॉर्मर एनकोडर आर्किटेक्चर की शक्ति का उपयोग करके अपने वेब ऐप में NLP को सक्षम करें।

प्राकृतिक भाषा प्रश्न उत्तर

BERT का उपयोग करते हुए पाठ के दिए गए मार्ग की सामग्री पर आधारित प्रश्नों के उत्तर दें।

पाठ विषाक्तता का पता लगाना

एक टिप्पणी के कथित प्रभाव को "बहुत विषाक्त" से "बहुत स्वस्थ" (विषाक्तता) तक स्कोर करें।

यूनिवर्सल वाक्य एनकोडर

एनएलपी कार्यों के लिए एम्बेडिंग में पाठ को एनकोड करें जैसे कि भावना वर्गीकरण और पाठ्य समानता (यूनिवर्सल सेंटेंस एनकोडर)।

ऑडियो

ध्वनियों का पता लगाने और अपने वेब ऐप में एक क्रिया को ट्रिगर करने के लिए ऑडियो को वर्गीकृत करें।

भाषण आदेश मान्यता

स्पीच कमांड डेटासेट (स्पीच-कमांड) से 1-सेकंड ऑडियो स्निपेट वर्गीकृत करें।

आम

ऐसे और TensorFlow.js मॉडल ढूंढें, जिनका उपयोग अलग तरीके से किया जा सकता है।

केएनएन वर्गीकरणकर्ता

K-निकटतम-पड़ोसी एल्गोरिथम का उपयोग करके एक क्लासिफायरियर बनाने की उपयोगिता। ट्रांसफर लर्निंग के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।