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Mediapipe框架在Android上的使用
原文博客：doi技术团队链接地址：https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心：记录优秀的doi技术团队学习经历本文链接：mediapipe框架在android上的使用mediapipe是用于构建跨平台多模态应用ml管道的框架，其包括快速ml推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。 下面是用于对象检测与追踪的media...
使用MediaPipe进行设备上的实时手部跟踪
通过mediapipe实现使用mediapipe，可以将此感知管道构建为模块化组件的有向图，称为计算器。 mediapipe附带了一组可扩展的计算器，可以解决各种设备和平台上的模型推理，媒体处理算法和数据转换等任务。 单独的计算器，如裁剪，渲染和神经网络计算，可以专门在gpu上执行。 例如在大多数现代手机上采用tflite gpu推理...
Google将跨平台AI管道框架MediaPipe引入网络
大约一年前，google开放了mediapipe的源代码，mediapipe是一个框架，用于建立跨平台的ai管道，该管道包括快速推理和媒体处理（如视频解码）。 基本上，这是一种快速的方法，可以通过流行的机器学习框架（例如google自己的tensorflow和tensorflowlite）以模块化的方式执行对象检测、面部检测、手部跟踪、多手跟踪...
使用MediaPipe在移动设备上进行实时3D对象检测
该模型足够轻巧，可以在移动设备上实时运行（在adreno 650移动gpu上为26 fps ）— googleai博客mediapipe中的检测和跟踪不要忘记mediapipe在整个项目中扮演的非常重要的角色。 根据以上文字，可能不清楚mediapipe在何处起作用。 简而言之，mediapipe本质上负责该项目的实时部分。 作为运行在边缘设备上的复杂模型，当...
谷歌开发手部识别系统，适配跨平台框架MediaPipe，手机可用！
通过mediapipe在手机上实现实时3d手部捕捉 只要把你的手往镜头前一伸，该系统就可以通过使用机器学习（ml）从单个视频帧推断出手部的21个骨骼关键点（每根手指4个，手掌1个）的位置，从而得到高保真的手掌和手指运动追踪。 在此基础上，这一系统还可以推断出手势的含义。 虽然手部追踪这种能力是人类天生的，但是对...
MediaPipe：Google Research 开源的跨平台多媒体机器学习模型应用框架
在谷歌，一系列重要产品，如 youtube、google lens、arcore、google home 以及 nest，都已深度整合了 mediapipe。 注：mediapipe github 链接https:github.comgooglemediapipe作为一款跨平台框架，mediapipe 不仅可以被部署在服务器端，更可以在多个移动端（安卓和苹果 ios）和嵌入式平台（google coral 和树莓派）中...
NLP简报（Issue#7）
该研究的参与者还报告了关于如何将ml模型应用于不同问题的需求2.4在浏览器中进行面部和手部跟踪这篇很棒的tensorflow文章，toward human-centered design for ml frameworks，提供了如何使用tensorflow.js和mediapipe在浏览器上启用实时面部和手部跟踪的演练。? 3、tools and datasets 3.1 nlp papersummaries我们...
TensorFlow.js 为何引入 WASM 后端
与 webgl 的 pk 则互有胜负，对于类似 mediapipe 的 blazeface 和 facemesh 等超轻量级模型，wasm 与 webgl 速度相当，或比之更快。 而对于类似 mobilenet、bodypix 和 posenet 的中型模型，wasm 的速度比 webgl 慢 2-4 倍。 可移植性和稳定性方面，wasm 原生支持浮点运算，而 webgl 后端则需要 oes_texture_float ...
22 款设计和可视化神经网络的工具
paramtensorflow lite：.tflite另外，netron 也有实验支持这些框架:torchscript:.pt, .pthpytorch：.pt, .pthtorch: .t7arm nn：.armnnbarracuda：.nnbigdl .bigdl,.modelchainer ：.npz, .h5cntk ：.model, .cntkdeeplearning4j：.zipmediapipe：pbtxtml.net：.zipmnn：.mnnopenvino ：.xmlpaddlepaddle ：.zip...
一周AI最火论文 | 新冠病毒数据开源，Kaggle发布新冠病毒挑战赛
objectron在mediapipe中实现，mediapipe是一个开放源代码的跨平台框架，能够用于构建处理不同形式感知数据的程序，objectron可以在移动设备上实时计算所面对物体的3d边界框。 为了鼓励研究人员和开发人员根据我们的算法进行实验和原型设计，google在mediapipe中发布了其设备上的ml管道，其中包括端到端演示移动应用...
独家 | AutoFlip：智能化视频剪裁的开源框架（附链接）
基于mediapipe框架，该框架支持开发用于处理时间序列多模态数据的管道。 把一个视频文件（业余级拍摄或专业级剪辑）和一个目标比例（横向、正方形、人像等等作为输入，autoflip会分析视频内容，逐步得出最佳的追踪和剪裁策略，然后输出一个同样时长但剪裁至目标画面比例的视频文件。 autoflip：https:github...
你们还在做2D的物体检测吗？谷歌已经开始玩转 3D 了
在当前条件下，如何基于现有的 2d 图像数据来做3d 检测呢？ 日前，谷歌发布了一个针对日常物体的移动实时 3d 物体检测管道——mediapipe objectron。 该管道可以检测2d图像中的物体，然后通过机器学习模型估计物体的姿势和大小，再在谷歌最新开发的3d数据集上对模型进行训练。 其中，mediapipe 是一个开源跨平台框架...
谷歌AI良心开源：一部手机就能完成3D目标检测，还是实时的那种
十三 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 qbitai在2d图像中做3d目标检测很难？ 现在，拿着一部手机就能做到，还是实时的那种。 这就是谷歌ai今天发布的mediapipe objectron，一个可以实时3d目标检测的pipeline。 分开来看：mediapipe是一个开源的跨平台框架，用于构建pipeline来处理不同模式的感知数据。 objectron在...
一周AI最火论文 | 迈向强人工智能的四个步骤
autoflip是建立在mediapipe框架的基础上的，mediapipe框架支持开发用于处理时间序列多模式数据的管道。 以视频和目标尺寸（风景，正方形，肖像等）为输入，autoflip会分析视频内容，制定最佳的跟踪和裁剪策略，并以所需的宽高比生成具有相同持续时间的输出视频。 autoflip利用先进的对象检测和跟踪技术来智能地理解...
Google开源框架AutoFlip 实现视频智能剪裁
我们也很幸运地联系到了mediapipe 团队，对有关autoflip移动端的适用性提出了一些疑问，其中，软件工程师@jiuqiant表示，根据自己的经验，由于mediapipe本身是跨平台框架，因此autoflip可以轻松移植到android和ios。 autoflip演示依赖于mediapipe的对象检测和面部跟踪子图，它们都是android和ios上mediapipe的实时...
不想横屏看视频？谷歌开源框架AutoFlip一键截出最精彩竖版视频
因为手机平板等各种终端设备层出不穷，制作人拍个视频还要剪裁成各种尺寸，以便分发到各种渠道。 然而，如果要聚焦于核心内容，那么能追踪主体，并剪裁视频长宽尺寸的能力就必不可少了。 近日，谷歌开源了 autoflip 工具。 这是一个开源的智能视频剪裁框架，其基于谷歌 mediapipe 框架。 项目地址：https:github...
HandAI开源项目，拉近人和摄影的距离：基于手势识别完成不同的拍摄行为
其中有谷歌的mediapipe，centerface，portraitnet。 https:github.comgooglemediapipehttps:github.comstar-cloudscenterfaceportraitnethttps:github.comdong-x16portraitnethttps:tech.sina.com.cncsj2019-08-23doc-ihytcern3008248.shtmlhttps:github.commetalwhalehand_tracking感谢这些开源项目，今后我也将会...
万圣节恐怖表演、内衣检测器......2019 年二十大有趣的机器学习项目盘点
source=post_page-----e74d7d347c2-----mediapipe：结合了深度学习和传统cv流程的框架— dimitri diakopoulos，google aimediapipe 是 google 一个相对较新的流程，将传统的 cv 任务与深度学习模型相结合。 这个新框架的确为更加身临其境的、响应式的 ar 体验打开了大门。? repo：https:github.comgooglemediapipe?...
2019年最值得学习的机器学习项目（上）
网址：https:arxiv.orgabs1906.04358 mediapipe：一个结合了深度学习和传统 cv 管道的框架——google ai 发布，作者 diakopoulos mediapipe 是 google 将传统 cv任务与深度学习模型相结合的相对较新的管道。 这个新的框架真的为更沉浸式和互动性 ar 体验打开了大门。? twitter：https:twitter.comddiakopoulos github...
谷歌开源手势跟踪AI，可用于移动设备
这些挑战和其他挑战促使谷歌的科学家们研究一种新的计算机视觉方法来处理手部感知，通过机器学习来支持。 在实验中，仅从一帧图像就能推断出手机上一只手（或多只手）的21个3d点。 谷歌于6月在2019年计算机视觉和模式识别大会上预览了这项新技术，并于最近在mediapipe中实现了它。 mediapipe是一个跨平台框架，用于...
