Modele TensorFlow.js
Przeglądaj wstępnie wyszkolone modele, aby dodać wizję komputerową, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne typowe zadania uczenia maszynowego do aplikacji internetowych i opartych na przeglądarce.
Wizja
Analizuj funkcje na obrazach i filmach. Odblokuj nowe doświadczenia w czasie rzeczywistym w przeglądarce.
Ciało
Wykrywaj kluczowe punkty i pozy na twarzy, dłoniach i ciele za pomocą modeli z MediaPipe i nowszych wersji, zoptymalizowanych pod kątem JavaScript i Node.js.
Wykrywaj twarze na obrazach za pomocą architektury Single Shot Detector z niestandardowym koderem (Blazeface).
Przewiduj 486 trójwymiarowych punktów orientacyjnych twarzy, aby wywnioskować przybliżoną geometrię powierzchni ludzkich twarzy.
Ujednolicony interfejs API wykrywania pozy umożliwiający korzystanie z jednego z trzech modeli, które pomagają wykrywać nietypowe pozy i szybkie ruchy ciała w czasie rzeczywistym.
Detektor dłoni i model śledzenia palców dłoni i szkieletu. Przewiduj 21 punktów kluczowych rozdań 3D na wykrytą rękę.
Tekst
Włącz NLP w swojej aplikacji internetowej, korzystając z mocy BERT i innych architektur koderów Transformer.
Odpowiadaj na pytania na podstawie treści danego fragmentu tekstu za pomocą BERT.
Oceń postrzegany wpływ, jaki komentarz może mieć na rozmowę, od „Bardzo toksyczny” do „Bardzo zdrowy” (Toksyczność).
Zakoduj tekst do osadzania dla zadań NLP, takich jak klasyfikacja nastrojów i podobieństwo tekstu (Universal Sentence Encoder).
Audio
Klasyfikuj dźwięk, aby wykrywać dźwięki i uruchamiać akcję w aplikacji internetowej.
Klasyfikuj 1-sekundowe fragmenty audio ze zbioru danych poleceń głosowych (polecenia mowy).
Ogólny
Znajdź więcej modeli TensorFlow.js, których można używać od razu po wyjęciu z pudełka.
Narzędzie do tworzenia klasyfikatora przy użyciu algorytmu K-Nearest-Neighbors. Można go używać do uczenia się transferowego.