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mediapipe模型原理

时间：2025-03-28 11:22:18 来源：互联网作者：

深入解析MediaPipe：强大的实时计算机视觉框架-2025年2月18日 · 3. MediaPipe 的核心架构 3.1 计算图（Graph-Based Processing） MediaPipe 使用计算图（Graph）进行数据处理。计算图由多个计算节点（Calculator）组成，每个节点完成特定任务，如图像预处理、特征提取、模型推理、后处理等。示例： import mediapipe as 更多内容请查看https://blog.csdn.net/liaoqingjian/article/details/145708736

机器学习框架（1）----MediaPipe_mediapipe原理-2021年5月10日 · MediaPipe是由Google研发的一款开源多媒体机器学习框架，支持构建跨平台多模式应用的机器学习管道，适用于移动设备、工作站及服务器。该框架支持TensorFlow和TFLite模型，并已在GoogleLens等产品中应用。 1、更多内容请查看https://blog.csdn.net/jaccen2012/article/details/116607745

简介原文解读总结Blaze 意为“火焰、失火”，反映了这一系列算法是从算法设计到实现都竭力追求“极速”的特点，方便对运行速度要求比较高的AR/VR开发者使用。 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，并在Pixel 2手机上以每秒超过30帧的速度运行。因此它特别适合实时用例，在blog.csdn.net上查看更多信息更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_45617958/article/details/115757462

MediaPipe 集成人脸识别，人体姿态评估，人手检测模型 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。在谷歌，一系列重要产品，如、Google Lens、ARCore、Google Home 以及，都已深度更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/353861059

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 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架）实现。它在移动GPU上具有较高的实时推理速度和预测质量，具体开源代码请参见. 1. 简介更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

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

51CTOmediapipe 架构和原理_mob64ca13f7ecc9的技术博客 2025年1月5日 · 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具，可更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_16213582/13020021

极术社区Google MediaPipe：设备端机器学习【 2022年10月10日 · MediaPipe从设计之初便是考虑设备端开发与部署，其搭建围绕TFLite，后者是一个推理引擎，推理完全是交给TFLite runtime，MediaPipe本身并不涉及推理引擎这部分，只更多内容请查看https://aijishu.com/a/1060000000359284

百度开发者中心Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇-百度开发者中心2024年1月7日 · 总结来说，MediaPipe手部关键点检测和追踪的原理基于深度学习和计算机视觉技术。通过训练回归树等模型，我们可以让计算机从图像或视频中识别出手部的位置和关键点。更多内容请查看https://developer.baidu.com/article/details/2743728

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