MediaPipe地址: https://mediapipe.dev GitHub地址: https://github.com/google/mediapipe MediaPipe是用于构建应用ML pipeline(例如,视频,音频,任何时间序列数据)框架。利用MediaPipe,可以将感知管道构建为模块化组件的图形,包括例如推理模型(例如,TensorFlow,TFLite)和媒体处理功能。 谷歌在上周也将这一平台进行了开源,...
MediaPipe是Google的开源机器学习框架,支持多种编程语言,内置多种预训练模型,并能在多种设备上实现高效部署,是开发智能交互应用的理想选择。 MediaPipe是Google推出的开源跨平台机器学习框架。借助简单的API,它使得开发者能在各种设备(如手机、平板、浏览器、IoT设备)上轻松构建复杂的机器学习模型和应用。 核心优势: 多...
mediapipe的Python包真是好用到极致 google/mediapipepip install mediapipe 即可 即可以cpu上实时检测人体姿态等,效果好到爆 比openpose之类强多了 强烈推荐
使用MediaPipe扩散插件进行生成过程的演示 示例 在这项工作中,研究人员开发了基于扩散的文本到图像生成模型与MediaPipe face landmark,MediaPipe holistic landmark,深度图和Canny边缘的插件。 对于每个任务,从超大规模的图像-文本数据集中选择约10万张图像,并使用相应的MediaPipe解决方案计算控制信号,使用PaLI优化后的描述来...
MediaPipe v0.6.7.1带来了一种Box Tracking解决方案,而后者多年来一直驱动着Motion Stills,YouTube隐私模糊,以及Google Lens的实时追踪功能,并且它是利用经典的计算机视觉方法。结合追踪与ML推理可产生有价值且有效的管道。所以,谷歌将Object Detection和Box Tracking结合在了一起,并创建了一个对象检测与追踪管道。与每帧...
【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点(33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点)提供了统一的拓扑结构,并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知,可以实现各种有趣的应用,如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。
谷歌发布的MediaPipe Holistic能够在移动端同时进行人脸、手部和人体关键点检测跟踪。以下是关于MediaPipe Holistic的详细解答：1. 关键功能： MediaPipe Holistic提供了统一的拓扑结构，能够在移动设备上实现近乎实时的人体关键点检测与跟踪。 它包含540多个关键点，这些关键点涵盖了33个姿势关键点、21个手部关键...
mediapipe在cpu上执行人体检测才20-30ms，我将其转为ncnn在cpu上执行，光推理部分就120ms了，mediapipe...
针对这个问题，谷歌日前发布了用于日常对象的实时3D对象检测管道MediaPipe Objectron。所述工具可以检测2D图像中的对象，并利用由新建3D数据集进行训练的机器学习模型来估计其姿态和大小。MediaPipe是一个开源代码跨平台框架，主要用于构建用于处理不同形式的感知数据的管道，而Objectron在MediaPipe中实现，并能够在移动设备中...
首先,MediaPipe Holistic使用BlazePose的姿势检测器和随后的关键点模型来估算人姿势。然后,使用推断的姿势关键点,为每只手(2x)和脸部得出三个感兴趣的区域(ROI)作物,并采用重新裁剪模型来提高ROI(详细信息如下)。然后,管道将全分辨率输入帧裁剪为这些ROI,并应用特定于任务的面部和模型来估计其相应的关键点。最后,将所...