您当前的位置：首页 > Manus

mediapipe结构图

时间：2025-03-27 11:12:00 来源：互联网作者：

MediaPipe -- BlazePose原理 BlazePose，一个轻量级的卷积神经网络架构，用于人体姿势估计，它是为移动设备上的实时推理量身定做的。在推理过程中，该网络为一个人产生33个身体关键点，并更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_45617958/article/details/115757462

https://blog.csdn.net/mzl_18353516147/article/details/Mediapipe框架介绍及使用说明 Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库 (包含人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型)，该库提供了一系列预训练模型和工更多内容请查看https://blog.csdn.net/mzl_18353516147/article/details/135717517

Mediapipe框架(一)人手关键点检测 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。谷歌的一系列重要产品，如Google Lens、 ARCore 、Google Home等都已深度整合了 MediaPipe。 MediaPipe 目前支持的解决方案更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_44665283/article/details/137228904

MediaPipe源码分析——姿态估计——Android（一） MediaPipe 是google机器视觉开源框架；它具有如下优势： 1.核心引擎执行器静态结构可以可视化，比如姿态估计的执行器执行器结构如下： processon.com/view/link. 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/357158418

MediaPipe学习笔记（Graph） GraphConfig用于描述MediaPipe图（graph）的拓扑结构和功能组成。图（graph）中的每一个节点（node）都表示一个特定的Calculator实例。 GraphConfig中需明确更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/349030031

51CTOMediaPipe Hands的系统架构图 MediaPipe Hands的系统架构图是一种高效的手部检测和跟踪解决方案。这个项目灵活且具有实时性，广泛应用于多个领域，例如虚拟现实、增强现实、手势识别等。本文旨在更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213337/13455633

源码分析Mediapipe(1) 基础概念 Mediapipe通过packet, side_packet, stream, node (calculator), graph, graph_config这些概念构建了计算图的实体，通过scheduler, synchronization, input policy和flow control构建了计算图的运行规则，再加 dnsbm.cn更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/606046553

[源码] Meidapipe框架分析——Packet 本文详细介绍了Mediapipe框架中的Packet机制，探讨了如何在C++中实现input/output传输任意数据类型的问题。通过对RTTI dynamic_cast和void* + type两种方法的分更多内容请查看https://blog.csdn.net/neilooo/article/details/114199471

51CTOmediapipe 架构和原理 Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库 (包含人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型)，该库提供了一系列预训练模型和工更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213582/13020021

推荐资讯

栏目更新

栏目热门