Modèles
Découvrez des modèles pré-entraînés TensorFlow.js prêts à l'emploi à utiliser dans n'importe quel projet.
Classifiez des images avec étiquettes provenant de l'ensemble de données ImageNet (MobileNet).
Trouvez et identifiez différents objets dans une même image (Coco SSD).
Effectuez la segmentation de personnes et de parties du corps en temps réel (BodyPix).
Attribuez un score à l'impact perçu qu'un commentaire peut avoir sur une conversation, depuis "Très délétère" à "Très sain" (niveau de négativité).
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).
Classifiez des extraits audio d'une seconde provenant de l'ensemble de données des commandes vocales (speech-commands).
Utilitaire permettant de créer un classificateur à partir de l'algorithme des k plus proches voisins. Peut être utilisé pour l'apprentissage par transfert.
Détectez des visages dans des images à l'aide d'une architecture Single Shot Detector avec un encodeur personnalisé (Blazeface).
Exécutez une segmentation sémantique dans le navigateur (DeepLab).
Effectuez la prédiction de 486 points de repères faciaux 3D pour déduire la géométrie de surface approximative d'un visage humain.
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.
Répondez à des questions portant sur le contenu d'un passage donné à l'aide de BERT.
Unified pose detection API for using one of three models that help detect atypical poses and fast body motions with real time performance.