Modelle
Entdecken Sie vortrainierte TensorFlow.js-Modelle, die sofort in jedem Projekt verwendet werden können.
Klassifizieren Sie Bilder mit Labels aus der ImageNet-Datenbank (MobileNet).
Lokalisieren und identifizieren Sie mehrere Objekte in einem einzigen Bild (Coco SSD).
Segmentieren Sie Person(en) und Körperteile in Echtzeit (BodyPix).
Einheitliche Posenerkennungs-API zur Verwendung eines von drei Modellen, die dabei helfen, atypische Posen und schnelle Körperbewegungen mit Echtzeitleistung zu erkennen.
Bewerten Sie die wahrgenommene Wirkung, die ein Kommentar auf ein Gespräch haben kann, von „Sehr giftig“ bis „Sehr gesund“ (Toxizität).
Codieren Sie Text in Einbettungen für NLP-Aufgaben wie Sentiment-Klassifizierung und Textähnlichkeit (Universal Sentence Encoder).
Klassifizieren Sie 1-Sekunden-Audio-Snippets aus dem Datensatz mit Sprachbefehlen (Sprachbefehle).
Dienstprogramm zum Erstellen eines Klassifikators mit dem K-Nearest-Neighbors-Algorithmus. Kann für Transfer-Lernen verwendet werden.
Erkennen Sie Gesichter in Bildern mit einer Single Shot Detector-Architektur mit einem benutzerdefinierten Encoder (Blazeface).
Führen Sie die semantische Segmentierung im Browser (DeepLab) aus.
Sagen Sie 486 3D-Gesichtspunkte voraus, um die ungefähre Oberflächengeometrie von menschlichen Gesichtern abzuleiten.
Handflächendetektor und Handskelett-Fingerverfolgungsmodell. Sagen Sie 21 3D-Hand-Keypoints pro erkannter Hand voraus.
Beantworten Sie Fragen basierend auf dem Inhalt einer bestimmten Textpassage mit BERT.