モバイルカメラの入力フレームから 1,000 種類のアイテムを認識できる事前トレーニング済みモデルを使用して、画像分類ソリューションをテストします。

モバイルカメラの入力フレームから認識可能な 1,000 種類のオブジェクトを境界ボックスで囲みラベルを付ける、事前トレーニング済みモデルを使用するアプリをテストします。

画像内の人間の姿勢を推定するアプリをテストします。

Use a TensorFlow Lite model to generate a super resolution image from a low resolution image.

マイクを使ってキーワードを見つけ、話された単語の確率スコアを返すアプリをテストします。

TensorFlow.js を使用してウェブカメラでとらえたジェスチャーを認識するニューラル ネットワークをトレーニングしてから、TensorFlow Lite を使ってモデルを変換し、デバイス上で推論を実行します。

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。

画像の各ピクセルと特定のクラスが関連付けられているかどうかを予測します。人物、場所、動物などでトレーニング済みです。

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。

TensorFlow Lite モデルを使用して、手書きの数字を分類します。

フリーテキストを定義済みのグループに分類する。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。

BERT で最新の自然言語モデルを使用して、特定の文章の内容に基づいて質問に回答します。

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するアプリをご覧ください。