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Modèles

Découvrez des modèles pré-entraînés TensorFlow.js prêts à l'emploi à utiliser dans n'importe quel projet.

Classification d'images

Classifiez des images avec étiquettes provenant de l'ensemble de données ImageNet (MobileNet).

Détection d'objets

Trouvez et identifiez différents objets dans une même image (Coco SSD).

Segmentation du corps

Effectuez la segmentation de personnes et de parties du corps en temps réel (BodyPix).

Détection des postures

API unifiée de détection des postures permettant d'appliquer l'un des trois modèles disponibles pour détecter les postures atypiques et les mouvements rapides du corps en temps réel.

Détection du niveau de négativité d'un texte

Attribuez un score à l'impact perçu qu'un commentaire peut avoir sur une conversation, depuis "Très délétère" à "Très sain" (niveau de négativité).

Codeur de phrases universel

Encodez du texte dans des représentations vectorielles continues pour des tâches de TLN telles que la classification des sentiments et la similarité textuelle (Codeur de phrases universel).

Reconnaissance de commandes vocales

Classifiez des extraits audio d'une seconde provenant de l'ensemble de données des commandes vocales (speech-commands).

Classificateur KNN

Utilitaire permettant de créer un classificateur à partir de l'algorithme des k plus proches voisins. Peut être utilisé pour l'apprentissage par transfert.

Détection de visages simple

Détectez des visages dans des images à l'aide d'une architecture Single Shot Detector avec un encodeur personnalisé (Blazeface).

Segmentation sémantique

Exécutez une segmentation sémantique dans le navigateur (DeepLab).

Détection de points de repère sur le visage

Effectuez la prédiction de 486 points de repères faciaux 3D pour déduire la géométrie de surface approximative d'un visage humain.

Détection de pose des mains

Détecteur de paume et modèle de suivi des doigts du squelette de la main. Effectuez la prédiction de 21 points clés d'une main 3D par main détectée.

Réponses à des questions en langage naturel

Répondez à des questions portant sur le contenu d'un passage donné à l'aide de BERT.