Modelos do TensorFlow.js
Descubra modelos pré-treinados para adicionar visão computacional, processamento de linguagem natural (PLN) e outras tarefas comuns de ML aos seus aplicativos baseados no navegador e na Web.
Visão
Analise recursos em imagens e vídeos. Aproveite novas experiências em tempo real no navegador.
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Classificar imagens com rótulos do banco de dados da ImageNet (MobileNet).
![](https://tensorflow.google.cn/static/site-assets/images/marketing/icon/tile_model_shapes.png?authuser=6&hl=pt-br)
Localize e identifique diversos objetos em uma única imagem (Coco SSD).
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Corpo
Detecte os principais pontos e poses em rostos, mãos e corpos com modelos do MediaPipe e muito mais, otimizados para JavaScript e Node.js.
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Detecte rostos em imagens usando uma arquitetura Single Shot Detector com um codificador personalizado (Blazeface).
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Previsão de 486 pontos de referência em 3D no rosto para inferência da geometria aproximada da superfície dos rostos humanos.
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Uma API unificada de detecção de poses para o uso de um dos três modelos que ajudam a detectar poses atípicas e movimentos corporais rápidos com desempenho em tempo real.
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Modelo de detecção de palmas e rastreamento de dedos de mão de esqueleto. Previsão de 21 pontos principais em 3D em cada mão detectada.
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Estime um mapa de profundidade para uma única imagem de retrato humano.
Texto
Ative o PLN no app da Web usando o poder do BERT e de outras arquiteturas de codificadores do Transformer.
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Responda a perguntas com base no conteúdo de um trecho de texto usando BERT.
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Classifique o impacto percebido de um comentário sobre uma conversa de "Muito tóxico" a "Muito saudável" (Toxicity).
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Codifique texto em embeddings para tarefas de PLN, como classificação de sentimento e similaridade textual (Universal Sentence Encoder).
Áudio
Classifique áudios para detectar sons e acionar uma ação no app da Web.
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Classificar trechos de áudio de um segundo em um conjunto de comandos de voz (speech-commands).
Geral
Encontre mais modelos do TensorFlow.js prontos para uso.
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Utilitário para criar um classificador com o algoritmo K-Nearest-Neighbors. Pode ser usado para aprendizado por transferência.