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TensorFlow.js 模型

探索预训练模型,将计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和其他常见机器学习任务添加到 Web 应用和基于浏览器的应用中。

Vision

分析图片和视频中的特征。解锁浏览器中的全新实时体验。

图像分类

对 ImageNet 数据库中带标签的图像进行分类 (MobileNet)。

对象检测

定位和识别单个图像中的多个对象 (Coco SSD)。

语义分割

在浏览器中运行语义分割 (DeepLab)。

身体

Detect key points and poses on the face, hands, and body with models from MediaPipe and beyond, optimized for JavaScript and Node.js.

简单的人脸检测

使用包含自定义编码器的单次检测器架构 (Blazeface) 检测图像中的人脸。

人脸特征点检测

预测 486 个 3D 人脸特征点,推断出人脸的近似面部几何图形。

姿势检测

统一的姿势检测 API,可使用三个模型之一实时地帮助检测非典型姿势和快速身体动作。

身体分割

实时区分人员和身体部位。

手部姿势检测

手掌检测器和基于手部骨架的手指跟踪模型。根据检测到的手预测 21 个 3D 手部关键点。

人像深度估测

估测单张人像图像的深度图。

文本

借助 BERT 和其他 Transformer 编码器架构的功能在 Web 应用中实现 NLP。

通过自然语言处理回答问题

使用 BERT 根据给定文本段落的内容回答问题。

文本恶意检测

为一条评论可能对整个会话产生的感知影响评分,最低分为“非常恶意”,最高分为“非常健康”(Toxicity)。

Universal Sentence Encoder

对文本进行嵌入式编码,以便用于情感分类和文本相似性等 NLP 任务 (Universal Sentence Encoder)。

音频

对音频进行分类,以便在 Web 应用中检测声音并触发操作。

语音指令识别

对 Speech Commands 数据集里时长为 1 秒的音频片段(语音指令)进行分类。

常规

查找更多开箱即用的 TensorFlow.js 模型。

KNN 分类器

使用 K 最近邻算法创建分类器的实用程序,可用于迁移学习。