Aplicaciones de ejemplo de TensorFlow Lite

Explore los modelos de TensorFlow Lite previamente entrenados y aprenda a usarlos en aplicaciones de muestra para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático.

Autocompletar

Genere sugerencias para entradas de texto utilizando un modelo de lenguaje Keras.

Clasificación de imágenes

Identifique cientos de objetos, incluidas personas, actividades, animales, plantas y lugares.

Detección de objetos

Detecta múltiples objetos con cuadros delimitadores. Sí, perros y gatos también.

estimación de pose

Estima posturas para una o varias personas. Imagine las posibilidades, incluidas las fiestas de baile con figuras de palitos.

Reconocimiento de voz

Identificar comandos de voz reconociendo palabras clave.

Segmentación

Identifique la forma de objetos con estricta precisión de localización y etiquetas semánticas. Entrenado con personas, lugares, animales y más.

Clasificación de texto

Clasifique el texto libre en grupos predefinidos. Las posibles aplicaciones incluyen moderación de contenido abusivo, detección de tonos y más.

Recomendación en el dispositivo

Proporcione recomendaciones personalizadas en el dispositivo basadas en eventos seleccionados por los usuarios.

Respuesta a preguntas en lenguaje natural.

Responda preguntas basadas en el contenido de un pasaje de texto determinado con BERT.

Transferencia de estilo

Aplique cualquier estilo en una imagen de entrada para crear una nueva imagen artística.

respuesta inteligente

Genere sugerencias de respuesta para ingresar mensajes de chat conversacionales.

Súper resolución

Genere una imagen de súper resolución a partir de una imagen de baja resolución.

Aprendizaje reforzado

Capacite a un agente de juegos mediante el aprendizaje por refuerzo y cree un juego para Android con TensorFlow Lite.

Reconocimiento óptico de caracteres

Extraiga textos de imágenes mediante el reconocimiento óptico de caracteres con TensorFlow Lite.

Entrenamiento en el dispositivo

Entrene un modelo de TensorFlow Lite en el dispositivo.

,

Aplicaciones de ejemplo de TensorFlow Lite

Explore los modelos de TensorFlow Lite previamente entrenados y aprenda a usarlos en aplicaciones de muestra para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático.

Autocompletar

Genere sugerencias para entradas de texto utilizando un modelo de lenguaje Keras.

Clasificación de imágenes

Identifique cientos de objetos, incluidas personas, actividades, animales, plantas y lugares.

Detección de objetos

Detecta múltiples objetos con cuadros delimitadores. Sí, perros y gatos también.

estimación de pose

Estima posturas para una o varias personas. Imagine las posibilidades, incluidas las fiestas de baile con figuras de palitos.

Reconocimiento de voz

Identificar comandos de voz reconociendo palabras clave.

Segmentación

Identifique la forma de objetos con estricta precisión de localización y etiquetas semánticas. Entrenado con personas, lugares, animales y más.

Clasificación de texto

Clasifique el texto libre en grupos predefinidos. Las posibles aplicaciones incluyen moderación de contenido abusivo, detección de tonos y más.

Recomendación en el dispositivo

Proporcione recomendaciones personalizadas en el dispositivo basadas en eventos seleccionados por los usuarios.

Respuesta a preguntas en lenguaje natural.

Responda preguntas basadas en el contenido de un pasaje de texto determinado con BERT.

Transferencia de estilo

Aplique cualquier estilo en una imagen de entrada para crear una nueva imagen artística.

respuesta inteligente

Genere sugerencias de respuesta para ingresar mensajes de chat conversacionales.

Súper resolución

Genere una imagen de súper resolución a partir de una imagen de baja resolución.

Aprendizaje reforzado

Capacite a un agente de juegos mediante el aprendizaje por refuerzo y cree un juego para Android con TensorFlow Lite.

Reconocimiento óptico de caracteres

Extraiga textos de imágenes mediante el reconocimiento óptico de caracteres con TensorFlow Lite.

Entrenamiento en el dispositivo

Entrene un modelo de TensorFlow Lite en el dispositivo.