Phân loại hình ảnh với nhãn từ cơ sở dữ liệu ImageNet (MobileNet).

Bản địa hóa và xác định nhiều đối tượng trong một hình ảnh (Coco SSD).

Phân đoạn (các) người và các bộ phận cơ thể trong thời gian thực (BodyPix).

Ước tính tư thế của con người trong thời gian thực (PoseNet).

Cho điểm tác động cảm nhận mà một nhận xét có thể có đối với một cuộc trò chuyện, từ "Rất độc hại" đến "Rất tốt cho sức khỏe" (Độc tính).

Mã hóa văn bản thành các bản nhúng cho các tác vụ NLP như phân loại tình cảm và độ tương tự văn bản (Bộ mã hóa câu đa năng).

Phân loại các đoạn âm thanh 1 giây từ tập dữ liệu lệnh thoại (lệnh thoại).

Tiện ích tạo bộ phân loại bằng thuật toán K-Nearest-Neighbors. Có thể được sử dụng để học chuyển tiếp.

Phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh bằng cách sử dụng kiến ​​trúc Single Shot Detector với bộ mã hóa tùy chỉnh (Blazeface).

Chạy phân đoạn ngữ nghĩa trong trình duyệt (DeepLab).

Dự đoán 486 điểm mốc trên khuôn mặt 3D để suy ra dạng hình học bề mặt gần đúng của khuôn mặt người.

Máy dò lòng bàn tay và mô hình theo dõi bộ xương bàn tay. Dự đoán 21 điểm then chốt 3D trên mỗi bàn tay được phát hiện.

Trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của một đoạn văn bản nhất định bằng cách sử dụng BERT.

API phát hiện tư thế hợp nhất để sử dụng một trong ba mô hình giúp phát hiện các tư thế không điển hình và chuyển động cơ thể nhanh chóng với hiệu suất thời gian thực.