MediaPipe: 用于构建感知管道的框架
摘要
本文介绍了 MediaPipe,这是一个由 Google 开发的用于构建跨平台感知管道的框架,通过提供组合组件、原型设计和性能测量的工具,简化了机器学习应用的开发。
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来源:https://huggingface.co/papers/1906.08172 发布于 2019 年 6 月 14 日
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摘要
MediaPipe 框架通过提供跨平台组合组件、快速原型制作以及性能测量的工具,简化了感知应用的开发。
构建能够感知周围世界的应用极具挑战性。开发者需要 (a) 选择和开发相应的机器学习算法与模型,(b) 构建一系列原型和演示,(c) 在资源消耗与解决方案质量之间取得平衡,以及 (d) 识别并处理问题案例。MediaPipe 框架解决了所有这些挑战。开发者可以使用 MediaPipe 通过组合现有感知组件来构建原型,然后将它们打磨成精致的跨平台应用,并在目标平台上测量系统性能和资源消耗。我们证明,这些特性使开发者能够专注于算法或模型的开发,并将 MediaPipe 作为迭代改进应用的开发环境,且结果可在不同设备和平台上复现。MediaPipe 将在 https://github.com/google/mediapipe 开源。
查看 arXiv 页面 (https://arxiv.org/abs/1906.08172) 查看 PDF (https://arxiv.org/pdf/1906.08172) GitHub 36.3k auto (https://github.com/google-ai-edge/mediapipe) 添加到收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F1906.08172)
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