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| 时间：2025-03-12 12:06:40 来源：互联网 作者： |
MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 论文地址： Demo地址：研究机构： Google Research会议： CVPR2020开始介绍之前，先贴一个模型的流程图，让大家对系统架构有个整体的概念手部跟踪架构图 展开0. 摘要 (Abstract)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 •（1）手掌检测器：提供手的边界框•（2）手部坐标估计模型：预测手的骨架本方案基于MediaPipe（是一个用于构建跨平台机器学习解决方案的框 展开1. 简介 (Introduction)手部跟踪是AR/VR重要的组成部分，为AR/VR的交互和沟通提供最自然的方式，而且这个方向一直是业界的一个活 •（1）大部分工作需要专用硬件，例如深度传感器•（2）不够轻量化，不能实 展开2.1 手部检测器为了检测出初始的手部位置，我们使用了类似于BlazeFace的在移动端做了实时优化的单一检测模型，其中BlazeFace在Medi•（1）手部的大小有很大的跨度，最大的有20倍的差别•（2）手部有遮挡和自遮挡 展开2. 架构 (Architecture)我们的解决方案使用了机器学习的处理流程，该流程包括了两个模型： •（1）手掌检测器：通过扫描全图，用一个有方向的手部定位框来定位手掌的位置•（2）手部坐标模型：通过在手掌检测器裁剪的手部定位框上做操作， 展开来自 Zhihu内容0. 摘要 (Abstract)1. 简介 (Introduction)2. 架构 (Architecture)2.1 手部检测器查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776
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缺失: null更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214
论文精读 && MediaPipe Hands 所提出的模型和流水线结构证明了移动GPU上的实时推理速度和高预测质量。MediaPipe Hands的源代码为图1：渲染的手跟踪结果。（左）：用不同色调呈现相对深度的hand landmarks。圆圈越轻、越大，地标就越 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/134380017
[论文评析]MediaPipe Hands: On-device Real-time 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。 推理管道由两部分组成：手掌检测器和预测手关节坐 更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128041844
arXiv.org翻译此结果[PDF]arXiv:2006.10214v1 [cs.CV] 18 Jun 20202023年1月23日 · Our hand tracking solution utilizes an ML pipeline con-sisting of two models working together: A palm detector that operates on a full input image and locates palms via an 作者: Fan Zhang, Valentin Bazarevsky, Andrey Vakunov, Andrei Tkachenka, George Sung, Chuo-Ling Chang, MattPublish Year: 2020缺失: null更多内容请查看https://arxiv.org/pdf/2006.10214
Semantic Scholar翻译此结果MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 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: 1) a palm detector, 2) a hand landmark model. It's implemented 缺失: null更多内容请查看https://www.semanticscholar.org/paper/MediaPipe-Hands%3A-On-device-Real-time-Hand-Tracking-Zhang-Bazarevsky/84b19524609ad75f309be7f87bcea783e6ecd337
chuoling.github.io翻译此结果Hands MediaPipe 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.缺失: null更多内容请查看https://chuoling.github.io/mediapipe/solutions/hands.html
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ar5iv翻译此结果[2006.10214] MediaPipe Hands: On-device Real 2024年3月2日 · In this paper, we proposed MediaPipe Hands, an end-to-end hand tracking solution that achieves real-time performance on multiple platforms. Our pipeline predicts 2.5D landmarks without any specialized hardware and 缺失: nullaiaiv.cn更多内容请查看https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2006.10214
论文阅读——MediaPipe Hands: On-device Real 2022年2月17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。 推理管道由两部分组成：手掌检测器和预测手关节坐 更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_44820457/article/details/122969461
X-MOL科学知识平台MediaPipe Hands：设备上的实时手部追踪,arXiv MediaPipe Hands 在 https://mediapipe.dev 上开源。 我们提出了一个实时的设备上手部跟踪管道，可以从单个 RGB 摄像头预测用于 AR/VR 应用程序的手部骨骼。 该管道由 更多内容请查看https://www.x-mol.com/paper/1274089068053426176/t?adv
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