mediapipe手掌检测模型 |
| 时间：2025-03-28 11:22:08 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•（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，不能实时的在普通的商用设备上运行，仅能运行在 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 •（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的情况•（3）手部缺乏和脸一样高 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， 展开更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776
https://blog.csdn.net › article › details › MediaPipe基础（4）Hands(手) MediaPipe Hands 使用由多个协同工作的模型组成的 ML 管道：一个手掌检测模型，对整个图像进行操作并返回一个定向的手部边界框。 一种手部地标模型，该模型对手掌检测器定义的裁剪图像区域进行操作，并返回高保 更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937
论文精读 && MediaPipe Hands2023年11月14日 · 我们的管道由两个模型组成： 1）手掌检测器，它为手掌提供一个边界框；2） hand landmarks 模型，它预测手掌骨架。 它是通过MediaPipe[12]实现的，这是一个用于构 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/134380017
https://blog.csdn.net › article › details › 手部21个关键点检测+手势识别-[MediaPipe]2025年1月18日 · 本项目通过将手部关键点检测数据集转换为MPII格式，实现了基于PaddleDetection的Top-Down联合检测方案的手部关键点检测模型训练、推理和部署，模型在基本聚焦于手掌的测试集图片上，表现效果相当不错。更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916
基于mediapipe的人手21点姿态检测模型 2023年11月27日 · MediaPipe人手坐标点检测模型可以根据用户输入的图片或者视频，进行人手21个关键点的检测，并输出相关的关键点的坐标。 MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320
腾讯云使用MediaPipe进行设备上的实时手部跟踪-腾讯云 2019年8月22日 · 今天宣布发布一种新的手感知方法，在6月份预览了CVPR 2019，在MediaPipe中实现- 一个开源跨平台框架，用于构建管道以处理不同模态的感知数据，如视频和音频。 该方法通过使用 机器学习 （ML）从单个帧推断 bkok更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/1492209
tf.wiki使用 MediaPipe 实现设备端实时手部追 2021年1月3日 · 手掌检测模型（称为 “BlazePalm”），用于对整个图像进行操作并返回定向的手部边界框。 手部关键部位模型，用于对手掌检测模型所定义的裁剪图像区域进行操作，并返回高 更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1147
稀土掘金Mediapipe手部关键点检测和追踪——原 2023年8月20日 · 在这篇论文中，提出了一个实时的在终端设备上的手部检测的解决方案，可以预测出手部的骨架，并不需要其他的传感器，而只需要RGB的彩色图像就可以啦。 可以用来开发 更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779
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
huangque888.comMediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程 通过 MediaPipe，我们可以非常轻松地实现人体姿态估计和手指关键点检测。通过结合 Pose 和 Hands 模型，我们可以同时检测人体姿态和手指动作，并进行实时可视化展示 更多内容请查看https://blog.huangque888.com/archives/60863.html
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