Модели TensorFlow.js
Изучите предварительно обученные модели, чтобы добавить компьютерное зрение, обработку естественного языка (NLP) и другие распространенные задачи машинного обучения в свои веб-приложения и браузерные приложения.
Зрение
Анализируйте особенности изображений и видео. Разблокируйте новые возможности в режиме реального времени в браузере.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_image.png?authuser=19&hl=ru)
Классифицируйте изображения с помощью меток из базы данных ImageNet (MobileNet).
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_shapes.png?authuser=19&hl=ru)
Локализуйте и идентифицируйте несколько объектов на одном изображении (Coco SSD).
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_people.png?authuser=19&hl=ru)
Тело
Обнаруживайте ключевые точки и позы на лице, руках и теле с помощью моделей из MediaPipe и других источников, оптимизированных для JavaScript и Node.js.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_blazeface.png?authuser=19&hl=ru)
Обнаруживайте лица на изображениях с помощью архитектуры Single Shot Detector со специальным кодировщиком (Blazeface).
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_facemesh.png?authuser=19&hl=ru)
Прогнозируйте 486 3D-ориентиров лица, чтобы определить приблизительную геометрию поверхности человеческих лиц.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_pose.png?authuser=19&hl=ru)
Унифицированный API обнаружения поз для использования одной из трех моделей, которые помогают обнаруживать нетипичные позы и быстрые движения тела в режиме реального времени.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_people.png?authuser=19&hl=ru)
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_handpose.png?authuser=19&hl=ru)
Детектор ладони и модель отслеживания пальцев в виде скелета руки. Прогнозирование 21 ключевой точки трехмерной руки для каждой обнаруженной руки.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_depth_estimation.png?authuser=19&hl=ru)
Оцените карту глубины для одного портретного изображения человека.
Текст
Включите NLP в своем веб-приложении, используя возможности BERT и других архитектур кодировщиков Transformer.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_question.png?authuser=19&hl=ru)
Отвечайте на вопросы, основанные на содержании данного отрывка текста, используя BERT.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_faces.png?authuser=19&hl=ru)
Оцените предполагаемое влияние комментария на разговор от «Очень токсично» до «Очень полезно» (токсичность).
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_text.png?authuser=19&hl=ru)
Кодируйте текст во вложения для задач НЛП, таких как классификация настроений и текстовое сходство (универсальный кодировщик предложений).
Аудио
Классифицируйте аудио, чтобы обнаруживать звуки и запускать действия в вашем веб-приложении.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_audio.png?authuser=19&hl=ru)
Классифицируйте 1-секундные аудиофрагменты из набора данных речевых команд (речевые команды).
Общий
Найдите больше моделей TensorFlow.js, которые можно использовать прямо из коробки.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_other.png?authuser=19&hl=ru)
Утилита для создания классификатора с использованием алгоритма K-Nearest-Neighbours. Может использоваться для трансферного обучения.