Modelos de TensorFlow.js
Explora modelos previamente entrenados que te permitirán agregar visión artificial, procesamiento de lenguaje natural (PLN) y otras tareas de AA comunes a tus aplicaciones web o basadas en el navegador.
Vision
Analiza características en imágenes y videos. Accede a nuevas experiencias en tiempo real en el navegador.
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Clasifica imágenes con etiquetas de la base de datos de ImageNet (MobileNet).
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Identifica y localiza múltiples objetos en una sola imagen (Coco SSD).
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Cuerpo
Detecta puntos clave y poses en rostros, manos y cuerpos con modelos de MediaPipe y otros, optimizados para JavaScript y Node.js.
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Detecta rostros en imágenes mediante una arquitectura Single Shot Detector con un codificador personalizado (Blazeface).
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Predicción en 3D de 486 puntos de referencia faciales para inferir la geometría aproximada de la superficie de los rostros humanos.
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API unificada de detección de poses para usar uno de los tres modelos que ayudan a detectar poses atípicas y movimientos corporales rápidos con rendimiento en tiempo real.
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Modelo de detección de palmas y de seguimiento de los dedos a partir de los huesos de la mano. Predicción en 3D de 21 puntos clave de la mano por cada mano detectada.
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Estima un mapa de profundidad para una única imagen del retrato de una persona.
Texto
Habilita el PLN en tu app web con la potencia de BERT y otras arquitecturas de codificador de transformadores.
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Usa un modelo de BERT para responder preguntas sobre el contenido de un fragmento de texto.
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Califica el impacto percibido que un comentario puede tener en una conversación, desde "Muy tóxico" hasta "Muy constructivo" (toxicidad).
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Codifica texto en incorporaciones para tareas de PLN, como clasificación de opiniones y similitud textual (codificador universal de oraciones).
Audio
Clasifica audio para detectar sonidos y generar una acción en tu app web.
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Clasifica fragmentos de audio de 1 segundo del conjunto de datos de comandos de voz (speech-commands).
General
Busca más modelos de TensorFlow.js que se pueden usar de inmediato.
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Utilidad para crear un clasificador con el algoritmo K-Nearest-Neighbors (K-NN). Se puede usar para el aprendizaje por transferencia.