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.
Classificar imagens com rótulos do banco de dados da ImageNet (MobileNet).
Localize e identifique diversos objetos em uma única imagem (Coco SSD).
Corpo
Detect key points and poses on the face, hands, and body with models from MediaPipe and beyond, optimized for JavaScript and Node.js.
Detecte rostos em imagens usando uma arquitetura Single Shot Detector com um codificador personalizado (Blazeface).
Previsão de 486 pontos de referência em 3D no rosto para inferência da geometria aproximada da superfície dos rostos humanos.
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.
Modelo de detecção de palmas e rastreamento de dedos de mão de esqueleto. Previsão de 21 pontos principais em 3D em cada mão detectada.
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.
Responda a perguntas com base no conteúdo de um trecho de texto usando BERT.
Classifique o impacto percebido de um comentário sobre uma conversa de "Muito tóxico" a "Muito saudável" (Toxicity).
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.
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.
Utilitário para criar um classificador com o algoritmo K-Nearest-Neighbors. Pode ser usado para aprendizado por transferência.