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使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
TensorFlow.js 模型
探索预训练模型,将计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和其他常见机器学习任务添加到 Web 应用和基于浏览器的应用中。
图像分类
对 ImageNet 数据库中带标签的图像进行分类 (MobileNet)。
对象检测
定位和识别单个图像中的多个对象 (Coco SSD)。
简单的人脸检测
使用包含自定义编码器的单次检测器架构 (Blazeface) 检测图像中的人脸。
人脸特征点检测
预测 486 个 3D 人脸特征点,推断出人脸的近似面部几何图形。
姿势检测
统一的姿势检测 API,可使用三个模型之一实时地帮助检测非典型姿势和快速身体动作。
手部姿势检测
手掌检测器和基于手部骨架的手指跟踪模型。根据检测到的手预测 21 个 3D 手部关键点。
文本恶意检测
为一条评论可能对整个会话产生的感知影响评分,最低分为“非常恶意”,最高分为“非常健康”(Toxicity)。
语音指令识别
对 Speech Commands 数据集里时长为 1 秒的音频片段(语音指令)进行分类。
KNN 分类器
使用 K 最近邻算法创建分类器的实用程序,可用于迁移学习。
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"label":"示例/代码问题"
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"label":"解决了我的问题"
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"label":"其他"
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