14.8K ·GitHub
Что это такое?
Набор предобученных моделей машинного обучения, перенесённых на TensorFlow.js. Они охватывают компьютерное зрение, аудио, текст и общие вспомогательные задачи и готовы к использованию прямо в браузере или в проектах на Node.js.
Набор предобученных моделей машинного обучения, перенесённых на TensorFlow.js. Они охватывают компьютерное зрение, аудио, текст и общие вспомогательные задачи и готовы к использованию прямо в браузере или в проектах на Node.js.Это одна библиотека или набор отдельных пакетов?Это набор отдельных npm-пакетов, по одному на каждую модель (например, mobilenet, pose-detection, coco-ssd). Каждый пакет можно установить независимо от остальных.
Это набор отдельных npm-пакетов, по одному на каждую модель (например, mobilenet, pose-detection, coco-ssd). Каждый пакет можно установить независимо от остальных.Как добавить модель в свой проект?Установите нужный пакет модели из npm, например 'npm i @tensorflow-models/coco-ssd' или 'npm i @tensorflow-models/pose-detection', затем импортируйте его и вызывайте его API.
Установите нужный пакет модели из npm, например 'npm i @tensorflow-models/coco-ssd' или 'npm i @tensorflow-models/pose-detection', затем импортируйте его и вызывайте его API.Нужно ли знать внутреннее устройство TensorFlow, чтобы пользоваться этими моделями?Нет, API устроены так, что скрывают тензоры, и ими могут пользоваться даже те, кто не специалист в машинном обучении.
Нет, API устроены так, что скрывают тензоры, и ими могут пользоваться даже те, кто не специалист в машинном обучении.Можно ли использовать эти модели не только для готовых предсказаний?Да, большинство моделей также поддерживают трансферное обучение, а для создания собственных классификаторов поверх результатов моделей есть служебный инструмент KNN Classifier.
Да, большинство моделей также поддерживают трансферное обучение, а для создания собственных классификаторов поверх результатов моделей есть служебный инструмент KNN Classifier.Где запускаются эти модели?Они работают на стороне клиента, в браузере, через TensorFlow.js, так как распространяются через NPM и unpkg для прямого использования в вебе.
Они работают на стороне клиента, в браузере, через TensorFlow.js, так как распространяются через NPM и unpkg для прямого использования в вебе.Какие модели здесь есть?Модели для компьютерного зрения (MobileNet, определение ключевых точек позы, руки и лица, Coco SSD, DeepLab v3, оценка глубины на портретных фото), классификатор речевых команд, текстовые модели (Universal Sentence Encoder, оценка токсичности) и универсальный вспомогательный классификатор KNN.
Модели для компьютерного зрения (MobileNet, определение ключевых точек позы, руки и лица, Coco SSD, DeepLab v3, оценка глубины на портретных фото), классификатор речевых команд, текстовые модели (Universal Sentence Encoder, оценка токсичности) и универсальный вспомогательный классификатор KNN.Могу ли я попробовать демо до установки?У каждой модели есть ссылка на живое демо и исходный код, так что можно посмотреть её работу до того, как добавлять npm-пакет в свой проект.
У каждой модели есть ссылка на живое демо и исходный код, так что можно посмотреть её работу до того, как добавлять npm-пакет в свой проект.Как предложить новую модель для этого репозитория?Создайте issue в GitHub в основном репозитории tfjs, чтобы оценить интерес к идее. Сопровождающие отдают приоритет моделям, которые дополняют существующий набор и могут служить основой для других приложений.
Создайте issue в GitHub в основном репозитории tfjs, чтобы оценить интерес к идее. Сопровождающие отдают приоритет моделям, которые дополняют существующий набор и могут служить основой для других приложений.Как запустить тесты для модели?Выполните 'yarn test' в директории конкретной модели или 'yarn presubmit' в корне репозитория, чтобы протестировать все модели.
Выполните 'yarn test' в директории конкретной модели или 'yarn presubmit' в корне репозитория, чтобы протестировать все модели.What are similar projects?transformers.js, X-AnyLabeling, cvat, vision_transformer, ultralytics, face-api.js, framefields, fiftyone
transformers.js, X-AnyLabeling, cvat, vision_transformer, ultralytics, face-api.js, framefields, fiftyoneWhich topics is it in?transfer-learning, pose-estimation, face-detection, image-classification, object-detection, pretrained-models, nlp, computer-vision, sdk, browser, deep-learning, machine-learning
transfer-learning, pose-estimation, face-detection, image-classification, object-detection, pretrained-models, nlp, computer-vision, sdk, browser, deep-learning, machine-learning