TensorFlow Lite 예제 앱

선행 학습된 TensorFlow Lite 모델을 살펴보고 다양한 ML 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 샘플 앱에서 모델을 사용하는 방법을 알아보세요.
Autocomplete

Generate suggestions for text inputs using a Keras language model.
모델 개요 Android에서 사용해 보기
이미지 분류

사람, 활동, 동물, 식물 및 장소를 포함하여 수백 가지 객체를 식별합니다.
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객체 감지

경계 상자로 개와 고양이 등 여러 객체를 감지합니다.
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자세 추정

한 명 또는 여러 명의 포즈를 추정하고 막대 인간 댄스파티 등 다양하게 활용해 보세요.
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음성 인식

키워드를 인식하여 음성 명령을 파악합니다.
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동작 인식

웹캠을 사용하여 동작을 인식합니다.
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분절화

엄격한 현지화 정확도 및 의미론적 라벨을 사용하여 객체의 모양을 정확히 찾아냅니다. 사람, 장소, 동물 등으로 학습했습니다.
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텍스트 분류

자유 텍스트를 사전 정의된 그룹으로 분류합니다. 가능한 애플리케이션으로는 악성 콘텐츠 검토, 음성 감지 등이 있습니다.
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기기 내 추천

사용자가 선택한 이벤트를 기반으로 맞춤화된 기기 내 추천을 제공합니다.
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자연어 질문 답변

주어진 텍스트 구절의 내용을 기반으로 한 질문에 BERT를 사용해 답변합니다.
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숫자 분류기

필기 입력된 숫자를 분류합니다.
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스타일 전이

입력 이미지에 스타일을 적용하여 새로운 예술적 이미지를 만들어 냅니다.
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스마트 답장

대화식 채팅 메시지를 입력하기 위한 답장 추천을 생성합니다.
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초해상도

저해상도 이미지에서 초해상도 이미지를 생성합니다.
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오디오 분류

마이크를 사용하여 오디오를 분류합니다.
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동영상 분류

동영상에서 사람의 행위를 식별합니다.
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강화 학습

강화 학습을 사용하여 게임 에이전트를 학습시키고 TensorFlow Lite를 사용하여 Android 게임을 빌드합니다.
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광학 문자 인식

TensorFlow Lite로 광학 문자 인식을 사용해 이미지에서 텍스트를 추출합니다.
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온디바이스 학습

기기에서 TensorFlow Lite 모델을 학습시킵니다.
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