Modelos de TensorFlow.js

Clasifica imágenes con etiquetas de la base de datos de ImageNet (MobileNet).

Identifica y localiza múltiples objetos en una sola imagen (Coco SSD).

Ejecuta la segmentación semántica en el navegador (DeepLab).

Detecta rostros en imágenes mediante una arquitectura Single Shot Detector con un codificador personalizado (Blazeface).

Predicción en 3D de 486 puntos de referencia faciales para inferir la geometría aproximada de la superficie de los rostros humanos.

API unificada de detección de poses para usar uno de los tres modelos que ayudan a detectar poses atípicas y movimientos corporales rápidos con rendimiento en tiempo real.

Segmenta a las personas y las partes del cuerpo en tiempo real.

Modelo de detección de palmas y de seguimiento de los dedos a partir de los huesos de la mano. Predicción en 3D de 21 puntos clave de la mano por cada mano detectada.

Estima un mapa de profundidad para una única imagen del retrato de una persona.

Usa un modelo de BERT para responder preguntas sobre el contenido de un fragmento de texto.

Califica el impacto percibido que un comentario puede tener en una conversación, desde "Muy tóxico" hasta "Muy constructivo" (toxicidad).

Codifica texto en incorporaciones para tareas de PLN, como clasificación de opiniones y similitud textual (codificador universal de oraciones).

Clasifica fragmentos de audio de 1 segundo del conjunto de datos de comandos de voz (speech-commands).

Utilidad para crear un clasificador con el algoritmo K-Nearest-Neighbors (K-NN). Se puede usar para el aprendizaje por transferencia.