TensorFlow.js モデル

ImageNet データベース（MobileNet）からのラベル付けされた画像を分類します。

1 つの画像内にある複数のオブジェクトをローカライズして識別します（Coco SSD）。

ブラウザ上でセマンティック セグメンテーションを実行します（DeepLab）。

カスタム エンコーダ（Blazeface）を備えたシングル ショット検出アーキテクチャを使用して、画像内の顔を検出します。

486 か所の 3D 顔ランドマークを予測して人間の顔のおおよそのサーフェス ジオメトリを推定します。

非典型的な姿勢や高速な体の動きをリアルタイムで検出できる 3 つのモデルのうち、いずれかを使用する場合に使われる統合型の姿勢検出 API です。

人間と体の部位のセグメンテーションをリアルタイムに行います。

手のひら検出と手指のスケルトン トラッキング モデル。検出された 1 つの手あたり 21 か所の 3D ハンド キーポイントを予測します。

人間が写った単一のポートレート画像の深度マップを推定します。

BERT 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。

コメントが会話に与える可能性のある影響を「きわめて有害」から「まったく無害」までの範囲でスコア付けします（有害度）。

感情分類やテキスト類似度評価などの NLP タスクに使用するために、テキストを埋め込みにエンコードします（ユニバーサル センテンス エンコーダ）。

音声コマンド データセット（speech-commands）から 1 秒の音声スニペットを分類します。

k 近傍法（KNN）を使用して分類器を作成するためのユーティリティです。転移学習に使用できます。