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arXiv.org翻译此结果MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines2019年6月14日 · The MediaPipe framework addresses all of these challenges. A developer can use MediaPipe to build prototypes by combining existing perception components, to advance 作者: Camillo Lugaresi, Jiuqiang Tang, Hadon Nash, Chris McClanahan, Esha Uboweja, Michael Hays, Fan ZhangCite as: arXiv:1906.08172 [cs.DC]Publish Year: 2019[2006.10214] 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 co仅显示来自 arxiv.org 的更多内容请查看https://arxiv.org/abs/1906.08172
百度学术MediaPipe: A Framework for Building Perception PipelinesA developer can use MediaPipe to build prototypes by combining existing perception components, to advance them to polished cross-platform applications and measure system performance and 更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1s0e0vu03u1706n0kp1v0t10sa791675
MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 概览0. 摘要 (Abstract)1. 简介 (Introduction)2. 架构 (Architecture)2.1 手部检测器2.2 手部坐标预测模型 （Hand LandMark Model）3. 数据集和标注 （DataSet And Annotation）4. 试验结果 （Result）5. 使用MediaPipe的具体实现 （Implementation In MedisPipe）6. 应用举例 （Application examples）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在zhuanlan.zhihu.com上查看更多信息更多内容请查看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更多内容请查看https://arxiv.org/abs/2006.10214
百度学术基于MediaPipe框架的人体动作识别模型在Y Balance Test中 在计算机视觉技术快速发展的背景下,本论文旨在研究人体姿态识别技术算法在运动康复测试领域中的应用可行性,目的通过人体姿态关键点的识别与处理来实现Y Balance Test的全流程自动化检 更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1e6d0mm0p07g04w0v62q0gc0c4164050
Google Researchhttps://research.google › pubs › mediapipe-a-framework翻译此结果MediaPipe: A Framework for Perceiving and The MediaPipe framework addresses these challenges. A developer can use MediaPipe to easily and rapidly combine existing and new perception components into prototypes and advance them to polished cross-platform 更多内容请查看https://research.google/pubs/mediapipe-a-framework-for-perceiving-and-processing-reality/
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计算学部[PDF]MediaPipe 的手势识别算法研究与应用2024年6月3日 · MediaPipe是一个用于处理视频、音频等时间序列数 据构建机器学习管道的工具包。基于MediaPipe的 手势识别算法也逐渐成为了研究的热点之一。本文基于MediaPipe工具 更多内容请查看http://computing.hit.edu.cn/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf
[论文评析-CV]MediaPipe: A Framework for Building 2022年11月25日 · 今天要介绍的MediaPipe是一个构建pipeline用于在任意的传感器数据上进行推理的框架。 框架源码： https://github.com/google/mediapipe。 该框架由于其 扩展性强，实时 更多内容请查看https://blog.csdn.net/QKK612501/article/details/128038915
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