目前市场上应用最广泛的部署工具主要有以下几种：腾讯公司开发的移动端平台部署工具——NCNN；Intel公司针对自家设备开开发的部署工具——OpenVino；NVIDIA公司针对自家GPU开发的部署工具——TensorRT；Google针对自家硬件设备和深度学习框架开发的部署工具——MediaPipe；由微软、亚马逊、Facebook 和 IBM 等公司共同开发的开放...
MediaPipe是个基于图形的跨平台框架,用于构建多模式应用的机器学习管道。 MediaPipe可在移动设备,工作站和服务器上跨平台运行,并支持移动GPU加速。使用MediaPipe,可以将应用的机器学习管道构建为模块化组件的图形。 MediaPipe专为机器学习从业者而设计包括研究人员,学生,和软件开发人员,他们实施生产就绪的ML应用程序,发布伴随...
MediaPipe支持姿态评估,我刚开始看到很激动,然后用一个视频测试一下,发现无论多少个人,它只会找一个,后来我看了官方文档才知道,它只支持一个人,不支持多人得姿态评估,这样就显得比较鸡肋!而且感觉好坑,说明开源就是用来挖坑的,连谷歌都避免不了。姿态评估支持的landmark点位图如下: 理论上这样的,但是我测试发现,...
MediaPipe 专为机器学习(ML)从业者而设计,包括研究人员,学生和软件开发人员,他们实施生产就绪的 ML 应用程序,发布伴随研究工作的代码,以及构建技术原型。MediaPipe 的主要用例是使用推理模型和其他可重用组件对应用机器学习管道进行快速原型设计。MediaPipe 还有助于将机器学习技术部署到各种不同硬件平台上的演示和应用程序...
GitHub地址:https://github.com/google/mediapipe ONNX Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同...
MediaPipe的官方地址:https://google.github.io/mediapipe/ GitHub地址:https://github.com/google/mediapipe ONNX Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型...
MediapipeMediapipe则是一个跨平台的图形化框架，适合构建多模式应用的机器学习管道。它支持移动设备，提供模块化组件，特别适合研究人员和开发者快速原型设计。然而，Mediapipe主要支持TensorFlow，并且预训练模型较少。框架对比从模型部署上看，OpenVINO和TensorRT都需要经过模型转换和优化，而Mediapipe主要面向...
1 ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe模型部署那家强? 1.1 ONNX 简介: 开放神经网络交换ONNX(Open Neural Network Exchange)是一套表示深度神经网络模型的开放格式,由微软和Facebook于2017推出,然后迅速得到了各大厂商和框架的支持。通过短短...
1 ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe模型部署那家强? 1.1 ONNX 简介: 开放神经网络交换ONNX(Open Neural Network Exchange)是一套表示深度神经网络模型的开放格式,由微软和Facebook于2017推出,然后迅速得到了各大厂商和框架的支持。通过短短几年的发展,已经成为表示深度学习模型的实际标准,并且通过ONNX-ML...
pip install mediapipe 左滑查看更多 请先安装好OpenCV-Python开发包依赖。 05应用构建说明 首先基于OpenCV打开USB摄像头或者笔记本的web cam,读取视频帧,然后在每一帧中完成手势landmark检测,根据检测到手势landmark数据,分别获取左右手的食指指尖位置坐标(图-3中的第八个点位),这样就得到了手势选择的ROI区域,同时把...