MediaPipe如何下载MediaPipe Pose Lite模型文件(pose_landkark_lite.tflite)
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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【Python开发】基于万邦API的电商数据采集系统设计:集成接口调用与数据解析全流程实现
内容概要:本文是一篇详尽的Python调用万邦API实战教程,以速卖通关键词搜索接口(aliexpress.item_search)为主线,系统讲解了从注册获取Key、安装requests库、构建请求、参数详解、解析JSON返回值,到数据清洗、翻页采集、去重、导出CSV/Excel,以及提升代码健壮性的完整流程。文章深入剖析了接口的公共参数与业务参数配置方法,解读了复杂的返回结构(包括外层元信息与内层商品数据),并提供了自定义解析、异常处理、重试机制、限流控制等实用代码模板,最后还指导如何将方案迁移到1688、京东、Lazada等其他电商平台。; 适合人群:具备基础Python编程能力,对网络爬虫、自动化数据采集或跨境电商数据分析感兴趣的研发人员、数据分析师或运营人员。; 使用场景及目标:① 实现对速卖通等电商平台的商品数据进行高效、稳定的批量采集,用于选品分析、竞品监控和价格带研究;② 学习如何构建一个健壮、可复用的第三方API调用程序,掌握错误处理、数据清洗和自动化导出的核心技能。; 阅读建议:学习时应结合文档提供的完整可运行脚本,逐步动手实践每个环节,重点关注“常见问题排查手册”中的坑点,并在真实项目中应用所学的错误码判断、数据类型安全转换和额度监控等最佳实践。
mediapipe源码包,Model download from GCS
谷歌mediapipe不再添加*.tflite模型文件和其他大型二进制文件。这些模型现在是从谷歌云存储中下载。这将加速您对MediaPipe的入门体验(特别是如果您可以使用存储库的浅层克隆)
mediapipe离线安装包
mediapipe离线安装包
Tensorflow-bin:启用Tensorflow Lite的预构建二进制文件(本机构建)。 对于RaspberryPi Jetson Nano。 并解决了Tensorflow问题#15062,#21574,#21855,#23082,#25120,#25748,#29617,#29704,#30359。 支持MediaPipe中的自定义操作
Tensorflow-bin:启用Tensorflow Lite的预构建二进制文件(本机构建)。 对于RaspberryPi Jetson Nano。 并解决了Tensorflow问题#15062,#21574,#21855,#23082,#25120,#25748,#29617,#29704,#30359。 支持MediaPipe中的自定义操作
mediapipe-master.zip
谷歌mediapipe github中的文件
Ubuntu配置C++版MediaPipe[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu18.04系统下配置C++版本MediaPipe的完整过程。从安装Bazelisk、MediaPipe库、OpenCV和FFmpeg开始,逐步讲解了如何运行helloworld示例以及编译和运行hand_tracking、face_detection、face_mesh、Iris和Objectron等多个MediaPipe功能模块。文章还记录了在配置过程中遇到的各种问题及其解决方案,如gcc版本过低、OpenCV链接问题、缺失.tflite文件等,并提供了相应的解决方法和参考链接。对于想要在Ubuntu系统上使用C++版本MediaPipe的开发者来说,这是一份非常实用的教程。
cpp-MediaPipe是一个用于构建多模式应用机器学习管道的跨平台框架
MediaPipe是一个用于构建多模式应用机器学习管道的跨平台框架
MediaPipe Pose自定义训练实战[源码]
本文详细介绍了基于MediaPipe Pose模型进行自定义数据集训练与部署的完整流程。首先阐述了人体姿态估计的工程价值,以及MediaPipe Pose作为轻量化、CPU友好型解决方案的优势,并指出标准模型在特殊着装、极端角度或特定动作场景下的局限性,从而引出自定义训练的必要性。文章深入解析了MediaPipe Pose的两阶段检测架构(BlazePose检测器与关键点回归模型)及33个3D骨骼关键点的定义。在数据构建部分,提供了采集多样性、动作丰富性、视角全面性等原则,推荐使用LabelMe或CVAT进行标注,并给出了数据增强策略(如随机翻转、缩放、亮度调整)。模型微调环节展示了基于MobileNetV2主干网络构建回归模型、数据加载与训练的具体代码,并介绍了转换为TensorFlow Lite格式以适配MediaPipe生态的方法。最后,通过Flask搭建WebUI实现上传图片并可视化关键点检测结果。整个方案完全离线、CPU运行、毫秒级响应,适用于教育、体育、医疗等对隐私和稳定性要求高的行业,并展望了多人姿态估计、动作识别与移动端集成等扩展方向。
基于Mediapipe的手势识别前端应用可执行程序+说明.zip
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PINTO_model_zoo:一个共享TensorFlow Keras生成的经过训练的模型的调整结果的存储库。 训练后量化(权重量化,整数量化,完全整数量化,Float16量化),量化意识训练。 TensorFlow Lite。 OpenVINO。 CoreML。 TensorFlow.js。 TF-TRT。 MediaPipe。 ONNX。 [.tflite,.h5,.pb,saved_model,tfjs,tftrt,mlmodel,.xml.bin,.onnx]
PINTO_model_zoo 使用模型之前,请阅读每个文件夹正下方的LICENSE文件的内容。 我的模型转换脚本是根据MIT许可证发布的,但是源模型本身的许可证受提供者存储库的许可证约束。 共享Tensorflow生成的经过训练的模型的调整结果的存储库。 训练后量化(权重量化,整数量化,完全整数量化,Float16量化),量化意识训练。 我还尝试将其尽可能转换为OpenVINO的IR模型。 TensorFlow Lite,OpenVINO,CoreML,TensorFlow.js,TF-TRT,MediaPipe,ONNX [.tflite,.h5,.pb,Saved_model,tf
TensorflowLite-bin:针对TensorflowLite独立安装程序的预构建二进制文件。 对于RaspberryPi。 一个非常轻巧的安装程序。 我提供了FlexDelegate,MediaPipe自定义OP和XNNPACK启用的二进制文件
TensorflowLite-bin TensorflowLite独立安装程序的预构建二进制文件。 对于RaspberryPi。 我提供了FlexDelegate , MediaPipe Custom OP和XNNPACK启用的二进制文件。 这是Tensorflow的官方。 如果要使用RaspberryPi4 / 3获得最佳性能,请安装Ubuntu 18.04+ aarch64(64位)而不是Raspbian armv7l(32位)。 官方Tensorflow Lite已针对aarch64进行了性能调整。 在aarch64操作系统上,性能大约是在armv7l操作系统上的4倍。 Ten
jetson nano + ROS + yolov5开发记录
jetson nano + ROS + yolov5开发记录版本:cuda10.2+jetson461,其中包含不易安装的python模块压缩包、mediapipe的tflite文件、对应python3.6的yolov5源码文件
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【最新版】Netron-4.0.4-mac.zip【亲测可用】最好的用于神经网络,深度学习和机器学习模型的可视化工具
Netron是神经网络,深度学习和机器学习模型的查看者。 Netron支持ONNX ( .onnx , .pb , .pbtxt ), .pbtxt ( .h5 , .keras ), Core ML ( .mlmodel ), Caffe ( .caffemodel , .prototxt ), Caffe2 ( predict_net.pb , predict_net.pbtxt ), Darknet ( .cfg ), MXNet ( .model , -symbol.json ), ncnn ( .param )和TensorFlow Lite ( .tflite )。 Netron对TorchScript ( .pt , .pth ), PyTorch ( .pt , .pth ), Torch ( .t7 ), Arm NN ( .armnn ), BigDL ( .bigdl , .model ), .npz ( .npz , .h5 ), CNTK ( .model , .cntk ), Deeplearning4j ( .zip ), MediaPipe ( .pbtxt ), ML.NET ( .zip ), MNN ( .mnn ), OpenVINO ( .xml ), PaddlePaddle ( .zip , __model__ ), scikit-learn ( .pkl ), Tengine ( .tmfile ), TensorFlow.js ( model.json , .pb )和TensorFlow ( .pb , .meta , .pbtxt , .ckpt和.index )。
Netron-3.9.9-mac.zip netron: 3.9.9 神经网络,深度学习和机器学习模型的查看器
Netron是神经网络,深度学习和机器学习模型的查看器。 Netron支持ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt),Keras(.h5,.keras),Core ML(.mlmodel),Caffe(.caffemodel,.prototxt),Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt), Darknet(.cfg),MXNet(.model,-symbol.json),ncnn(.param)和TensorFlow Lite(.tflite)。 Netron对TorchScript(.pt,.pth),PyTorch(.pt,.pth),Torch(.t7),Arm NN(.armnn),BigDL(.bigdl,.model),Chainer(.npz, .h5),CNTK(.model,.cntk),Deeplearning4j(.zip),MediaPipe(.pbtxt),ML.NET(.zip),MNN(.mnn),OpenVINO(.xml),PaddlePaddle(.zip, __model __),scikit-learn(.pkl),TensorFlow.js(model.json,.pb)和TensorFlow(.pb,.meta,.pbtxt,.ckpt,.index)。
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