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MediaPipe について
ライブおよびストリーミング メディア向けのクロスプラットフォームでカスタマイズ可能な ML ソリューション。
MediaPipe: デバイス側の機械学習フレームワーク
MediaPipe Studio: 標準化されたタスクを提供し、事前トレーニングされたモデルをダウンロードして使用できます
MediaPipe モデル メーカー: モデルをカスタマイズします (独自のデータ セットを使用します)
- 公式ウェブサイト: https://developers.google.com/mediapipe
- github ：https://github.com/google/mediapipe
- MediaPipe フレームワーク: https://developers.google.com/mediapipe/framework
- Python の MediaPipe フレームワーク: https://developers.google.com/mediapipe/framework/getting_started/python_framework
- MediaPipe スタジオ : https://developers.google.cn/mediapipe/solutions/studio
https://mediapipe-studio.webapps.google.com/home - MediaPipe モデル メーカー : https://developers.google.cn/mediapipe/solutions/model_maker
- MediaPipe ソリューション ガイド: https://developers.google.com/mediapipe/solutions/guide
ビデオ
- GDG 開発者コミュニティ: コミュニティ トーク｜MediaPipe 紹介
https://www.bilibili.com/video/BV1mz4y1T7Ch/ - TensorFlow :
https://www.youtube.com/watch?v=U-7VmOklRLI - MediaPipe を使用してデバイス側の機械学習を簡単に実装する
https://io.google/2023/program/44701430-a72b-47e3-aeb9-a6f8d5faace4/intl/zh/
関連記事/チュートリアル
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https://blog.tensorflow.org/2023/02/get-inspired-in-2023-with-new-machine-learning-solutions-for-web-開発者-メディアパイプ.html - MediaPipe を使用した Android でのオンデバイス画像生成
https://codelabs.developers.google.com/mp-image-generation-basic-android - MediaPipe タスクを使用して手書き数字分類子 Android アプリを構築する
https://codelabs.developers.google.com/mp-digit-classifier-android#0 - オンデバイス機械学習用 MediaPipe ソリューションの紹介
https://developers.googleblog.com/2023/05/introducing-mediapipe-solutions-for-on-device-machine-learning.html - MediaPipe の概要
https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/123399492 - Python+OpenCV ジェスチャ認識 Mediapipe (基本)
https://blog.csdn.net/weixin_50679163/article/details/124391674 - Android 上の Hello MediaPipe
https://margaretmz.medium.com/hello-mediapipe-on-android-813fc0553d79
伊織 2023-11-30(木)