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tfjs-models:可以給 Tensorflow.js 使用預先訓練好的模型

如果你的前端有使用到 Tensorflow.js ,這些模型可以使用 npm 來安裝並直接使用

模型包含有

  • 影像操作
    • MobileNet:用 ImageNet 資料庫的標籤對影像進行分類
    • HandPose:使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中進行即時手部姿勢檢測
    • Pose:一個用於在瀏覽器中即時檢測人體姿勢的API
    • PoseNet:一個機器學習模型,可以在瀏覽器中進行即時的人體姿勢估計
    • CoCo SSD:物體檢測模型,旨在對單一影象中的多個物體進行定位和識別。基於TensorFlow的物體檢測API
    • BodyPix:在瀏覽器中使用 TensorFlow.js 進行即時的人物和身體部位分割
    • BlazeFace:使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中即時快速檢測人臉
    • DeepLab v3:語義分割
  • 臉部特徵檢測
    • 即時 3D 臉部特徵 ( landmark )檢測以推斷人臉的近似表面幾何形狀
  • 音訊操作
    • Speech Commands:對語音命令資料集中的1秒音訊片段進行分類
  • 文字操作
    • Universal Sentence Encoder:將文字編碼為 512 維度的嵌入,作為自然語言處理任務的輸入,如情感分類和文字相似性
    • Text Toxicity:從 “非常有毒 “到 “非常健康”,對一條評論可能對對話產生的影響進行評分
  • 一般工具
    • KNN Classifier:這個包提供了一個使用K-Nearest Neighbors演算法建立分類器的工具。可用於遷移學習( transfer learning )

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Image by chenspec from Pixabay

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