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hand tracking gpu

时间：2025-03-11 11:39:15 来源：互联网作者：

谷歌开源手势识别器，手机能用，运行流畅，还有现成的App 2019年8月24日 · 谷歌已经把这款手势识别器做成了一款名为“ Hand Tracking GPU ”的App，在安卓端有对应的apk安装包，下载到手机上，安装成功后，无需联网就可以直接用了。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/79641283

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案，该方案可以从单张的RGB图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于 AR/VR 应用。我们方案的数据处理流水线由两个模更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

https://github.com//hand_tracking_mobile_gpu.md翻译此结果mediapipe/mediapipe/docs/hand_tracking_mobile_gpu.md 2025年3月1日 · This doc focuses on the example graph that performs hand tracking with TensorFlow Lite on GPU. It is related to the hand detection example, and we recommend users to review the hand detection example first. For 更多内容请查看https://github.com/rahulsuxsena/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/hand_tracking_mobile_gpu.md

简书MediaPipe在Android端的接入手跟踪hand tracking gpu MediaPipe在Android端的接入手跟踪hand tracking gpu 完整Demo 下载地址参考的文章 Mediapipe框架学习之三——构建 MediaPipe 的 Android aar 包 Mediapipe框架更多内容请查看https://www.jianshu.com/p/96fd4b0b7dbe

[论文评析]MediaPipe Hands: On 2022年11月25日 · MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking （From Google）贡献点或者创新点提出了实时运行在设备上的多手跟踪，并且只需要一个RGB摄像头就可以。推更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128041844

https://blog.csdn.net/luozhichengaichenlei/article/mediapipe教程5：在安卓上运行mediapipe的handT2025年1月7日 · 二、在安卓上运行mediapipe的handTracking. 参考网址：步骤： https://google.github.io/mediapipe/getting_started/android_archive_library.html. 代码：更多内容请查看https://blog.csdn.net/luozhichengaichenlei/article/details/117291580

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 2024年6月18日 · We present a real-time on-device hand tracking solution that predicts a hand skeleton of a human from a single RGB camera for AR/VR applications. Our pipeline consists of two models: 1) a palm detector, that is 更多内容请查看https://blog.csdn.net/chenpy/article/details/121203844

搜狐谷歌开源手势识别器，手机能用，运行流畅，还有现成的App 2019年8月24日 · 谷歌已经把这款手势识别器做成了一款名为“Hand Tracking GPU”的App，在安卓端有对应的apk安装包，下载到手机上，安装成功后，无需联网就可以直接用了。更多内容请查看https://www.sohu.com/a/336169210_466840

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Google Research翻译此结果On-Device, Real-Time Hand Tracking This approach provides high-fidelity hand and finger tracking by employing machine learning (ML) to infer 21 3D keypoints of a hand from just a single frame. Whereas current state-of-the 更多内容请查看https://research.google/blog/on-device-real-time-hand-tracking-with-mediapipe/

谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法：手机 2019年8月22日 · 该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。目前最先进的方法主要依靠强大的桌面环境进行推理，而更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/79272972

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