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mediapipe hands 数据集

时间：2025-03-12 12:05:44 来源：互联网作者：

论文精读 && MediaPipe Hands 为了获得地面实况数据，我们创建了以下数据集来解决问题的不同方面：野外数据集：该数据集包含6K的各种图像，如地理多样性、各种照明条件和手部外观。这个数据集的局限性在于它不包含复杂的手关节。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/134380017

GitHubMediaPipe Hands is a high-fidelity hand and finger tracking solution. It employs machine learning (ML) to infer 21 3D landmarks of a hand from just a single frame.更多内容请查看https://github.com/google-ai-edge/mediapipe/blob/master/docs/solutions/hands.md

手部21个关键点检测+手势识别-[MediaPipe]2021年4月5日 · MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本篇文章介绍其手部21个关键点检测 (win10，python版) 安装mediapipe. 更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916

arXiv.org翻译此结果[2006.10214] MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 2020年6月18日 · We present a real-time on-device hand tracking pipeline that predicts hand skeleton from single RGB camera for AR/VR applications. The pipeline consists of two models: 作者: Fan Zhang, Valentin Bazarevsky, Andrey Vakunov, Andrei Tkachenka, George Sung, Chuo-Ling Chang, MattCite as: arXiv:2006.10214 [cs.CV]Publish Year: 2020更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214

Mediapipe实战——导出身体节点坐标并 2022年4月10日 · 本文介绍了如何利用YouTube上的教程，结合Mediapipe和LSTM构建一个能识别四种手势的深度学习模型。作者详细阐述了从数据集采集、模型训练到实际应用的全过程，包括姿态估计、坐标提取、LSTM网络构建以更多内容请查看https://blog.csdn.net/kalakalabala/article/details/124081529

selectdataset.comhttps://www.selectdataset.com/dataset/04bef0bc73a0dVincent-luo/hagrid-mediapipe-hands|手部识别数据集|计算机 2023年5月26日 · 该数据集名为hagrid-mediapipe-hands，旨在训练一个ControlNet模型，特别是用于识别人类手部。数据集包含通过MediaPipe技术检测得到的手部关键点。数据来源 wdos更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/04bef0bc73a0d818558a8a18496f67c7

selectdataset.comhttps://www.selectdataset.com/dataset/e8118d6ceec45f1cceASL Hand Gesture Dataset|手语识别数据集|计算机视觉数据集2024年9月23日 · 数据集通过使用MediaPipe的手部跟踪系统从网络摄像头捕捉手势图像创建，并经过预处理步骤（如灰度转换、高斯模糊、阈值处理和归一化）后保存。搜索更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/e8118d6ceec45f1cce705195bf2138c7

hagrid-mediapipe-hands: Mirror of https://huggingface.co This dataset is designed to train a ControlNet with human hands. It includes hand landmarks detected by MediaPipe (for more information refer to: 更多内容请查看https://gitee.com/hf-datasets/hagrid-mediapipe-hands

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