Modelli TensorFlow.js
Esplora modelli preaddestrati per aggiungere visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altre attività ML comuni alle tue applicazioni Web e basate su browser.
Visione
Analizza le caratteristiche di immagini e video. Sblocca nuove esperienze in tempo reale nel browser.
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Classificare le immagini con etichette dal database ImageNet (MobileNet).
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Localizza e identifica più oggetti in un'unica immagine (Coco SSD).
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Corpo
Rileva punti e pose chiave su viso, mani e corpo con modelli di MediaPipe e non solo, ottimizzati per JavaScript e Node.js.
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Rileva i volti nelle immagini utilizzando un'architettura Single Shot Detector con un codificatore personalizzato (Blazeface).
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Prevedi 486 punti di riferimento facciali 3D per dedurre la geometria approssimativa della superficie dei volti umani.
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API di rilevamento delle pose unificata per l'utilizzo di uno dei tre modelli che aiutano a rilevare pose atipiche e movimenti rapidi del corpo con prestazioni in tempo reale.
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Rilevatore del palmo e modello di tracciamento del dito dello scheletro della mano. Prevedi 21 punti chiave della mano 3D per mano rilevata.
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Stimare una mappa di profondità per una singola immagine del ritratto di un essere umano.
Testo
Abilita la PNL nella tua app Web sfruttando la potenza di BERT e di altre architetture di codificatori Transformer.
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Rispondi a domande basate sul contenuto di un dato passaggio di testo utilizzando BERT.
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Assegna un punteggio all'impatto percepito che un commento può avere su una conversazione, da "Molto tossico" a "Molto salutare" (Tossicità).
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Codifica il testo in incorporamenti per attività NLP come la classificazione del sentiment e la somiglianza testuale (Universal Sentence Encoder).
Audio
Classifica l'audio per rilevare i suoni e attivare un'azione nella tua app Web.
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Classificare i frammenti audio di 1 secondo dal set di dati dei comandi vocali (comandi vocali).
Generale
Trova altri modelli TensorFlow.js che possono essere utilizzati immediatamente.
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Utilità per creare un classificatore utilizzando l'algoritmo K-Nearest-Neighbors. Può essere utilizzato per il trasferimento dell'apprendimento.