Zobacz nowe #MadeWithTFJS dema na naszym następnym Show & Tell żywo w dniu paź 1, 9AM PT Oglądaj na YouTube

Modele

Poznaj wstępnie wytrenowane modele TensorFlow.js, które można wykorzystać w dowolnym projekcie po wyjęciu z pudełka.

Klasyfikacja obrazu

Klasyfikuj obrazy za pomocą etykiet z bazy danych ImageNet (MobileNet).

Wykrywanie obiektów

Zlokalizuj i zidentyfikuj wiele obiektów na jednym obrazie (Coco SSD).

Segmentacja ciała

Segmentuj osoby i części ciała w czasie rzeczywistym (BodyPix).

Wykrywanie pozycji

Zunifikowany interfejs API do wykrywania pozycji do korzystania z jednego z trzech modeli, które pomagają wykrywać nietypowe pozy i szybkie ruchy ciała z wydajnością w czasie rzeczywistym.

Wykrywanie toksyczności tekstu

Oceń postrzegany wpływ komentarza na rozmowę, od „Bardzo toksyczny” do „Bardzo zdrowy” (Toksyczność).

Uniwersalny koder zdań

Koduj tekst do osadzania dla zadań NLP, takich jak klasyfikacja tonacji i podobieństwo tekstu (Universal Sentence Encoder).

Rozpoznawanie poleceń mowy

Klasyfikuj 1-sekundowe fragmenty dźwięku z zestawu danych poleceń głosowych (polecenia mowy).

Klasyfikator KNN

Narzędzie do tworzenia klasyfikatora przy użyciu algorytmu K-Nearest-Neighbors. Może być używany do uczenia transferowego.

Proste wykrywanie twarzy

Wykrywaj twarze na obrazach za pomocą architektury Single Shot Detector z niestandardowym koderem (Blazeface).

Segmentacja semantyczna

Uruchom segmentację semantyczną w przeglądarce (DeepLab).

Wykrywanie punktów orientacyjnych twarzy

Przewiduj 486 punktów orientacyjnych 3D twarzy, aby określić przybliżoną geometrię powierzchni ludzkich twarzy.

Wykrywanie pozycji dłoni

Detektor dłoni i model śledzenia palców szkieletu dłoni. Przewiduj 21 punktów kluczowych dłoni 3D na wykrytą rękę.

Odpowiadanie na pytania w języku naturalnym

Odpowiadaj na pytania na podstawie treści danego fragmentu tekstu za pomocą BERT.