TensorFlow Lite を使用しているアプリの例

事前トレーニングされた TensorFlow Lite モデルの詳細と、多彩な ML アプリケーションでのサンプルアプリによるモデルの使用方法をご覧ください。

オートコンプリート

Keras 言語モデルを使用して、テキスト入力の候補を生成します。

画像分類

人、動き、動物、植物、場所など、何百ものオブジェクトを識別します。

オブジェクト検出

境界ボックスで複数のオブジェクトを検出します。もちろん、イヌやネコも検出できます。

姿勢推定

1 人または複数人の姿勢を推定します。棒線で描いた人間が躍るダンスパーティなど、さまざまな可能性を想像してみましょう。

音声認識

キーワードを認識して音声コマンドを識別します。

ジェスチャー認識

ウェブカメラを使ってジェスチャーを認識します。

セグメンテーション

厳密なローカライズ精度と意味ラベルでオブジェクトの形状を正確に示します。人、場所、動物などでトレーニングを行いました。

テキスト分類

フリーテキストを定義済みのグループに分類します。不正なコンテンツの削減やトーンの検出などのアプリケーションを作成できます。

デバイス上のおすすめ

ユーザーが選択したイベントに基づいて、デバイス上にカスタマイズされたおすすめを表示します。

自然言語で質問に回答

BERT を使用して、特定の文章の内容に基づいて質問に回答します。

画風変換

入力された画像にスタイルを適用することで、新たにアーティスティックな画像を作成します。

スマート リプライ

会話型チャット メッセージを入力するための返信候補を生成します。

超解像

低解像度の画像から超解像の画像を生成します。

強化学習

強化学習を使用してゲーム エージェントをトレーニングし、TensorFlow Lite を使用して Android ゲームを構築します。

光学式文字認識(OCR)

TensorFlow Lite では、光学式文字認識を使用して画像からテキストを抽出できます。

オンデバイス トレーニング

デバイス上で TensorFlow Lite モデルをトレーニングする