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MediaPipe 0.8 : 概要 (README)

Posted on 03/05/202105/25/2021 by Sales Information

MediaPipe 0.8 : 概要 (README) (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 03/05/2021 (0.8.3)

* 本ページは、MediaPipe の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです:

  • README

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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人工知能とビジネスをテーマにウェビナー (WEB セミナー) を定期的に開催しています。スケジュールは弊社 公式 Web サイト でご確認頂けます。
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クラスキャットは人工知能・テレワークに関する各種サービスを提供しております :

人工知能研究開発支援 人工知能研修サービス テレワーク & オンライン授業を支援
PoC(概念実証)を失敗させないための支援 (本支援はセミナーに参加しアンケートに回答した方を対象としています。)

◆ お問合せ : 本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

株式会社クラスキャット セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
E-Mail:sales-info@classcat.com ; WebSite: https://www.classcat.com/
Facebook: https://www.facebook.com/ClassCatJP/

 

 

 

MediaPipe 0.8 : 概要 (README)

Live ML anywhere

MediaPipe はライブ & ストリーミング・メディアのためのクロスプラットフォーム、カスタマイズ可能な ML ソリューションを提供します。

End-to-End アクセラレーション : 一般的なハードウェア上でさえ高速化される組込み高速 ML 推論と処理。 一度ビルドすれば、どこでも配備できます : 統一ソリューションは Android, iOS, デスクトップ/クラウド, web と IoT に渡り動作します。
Ready-to-use ソリューション : フレームワークの full パワーを実演する最先端の ML ソリューション。 フリー & オープンソース : Apache 2.0 下のフレームワークとソリューションの両者、完全に拡張可能でカスタマイズ可能です。

 

MediaPipe の ML ソリューション

顔検出 顔メッシュ Iris 手 ポーズ 全体 (= Holistic)
ヘア・セグメンテーション 物体検出 Box 追跡 インスタント・モーション追跡 Objectron KNIFT

Android iOS C++ Python JS Coral
顔検出
顔メッシュ
Iris
手
ポーズ
全体 (= Holistic)
ヘア・セグメンテーション
物体検出
ボックス追跡
インスタンス・モーション追跡
Objectron
KNIFT
AutoFlip
MediaSequence
YouTube 8M

MediaPipe でリリースされた ML モデルのための MediaPipe モデルと Model Cards も見てください。

 

MediaPipe in Python

MediaPipe はカスタマイズ可能な Python ソリューションを PyPI の事前ビルドされた Python パッケージとして提供します、これは pip install mediapipe で単純にインストールできます。それはまたユーザが自身のソリューションを構築するためのツールも提供します。より多くの情報については MediaPipe in Python を見てください。

 

MediaPipe on the Web

MediaPipe on the Web はモバイルとデスクトップのために構築された ML ソリューションと同じソリューションを web ブラウザで実行するための取り組みです。公式 API は構築中ですが、コア技術は有効であることが証明されています。詳細は Google Developers Blog の MediaPipe on the Web を見てください。

MediaPipe Visualizer のデモをロードするために以下のリンクが利用できます、そしてそこで下で示されるようにトップの “Runner” アイコンをクリックします。デモは入力として貴方の webcam を利用します、これはリアルタイムに総てローカルで処理されて貴方のデバイスを決して放置しません。

  • MediaPipe 顔検出
  • MediaPipe Iris
  • MediaPipe Iris: Depth-from-Iris
  • MediaPipe Hands
  • MediaPipe Hands (palm/hand detection only)
  • MediaPipe ポーズ
  • MediaPipe ヘア・セグメンテーション

 

Getting started

MediaPipe をどのように インストール して サンプルアプリケーションをビルドする か、そして (貴方が更に拡張してカスタマイズできる) ready-to-use ソリューション を探検し始めるかを学習します。

ソースコードは MediaPipe Github レポジトリ にホストされ、そして Google Open Source Code Search を使用して code search を実行できます。

 

公表 (= Publications)

  • MediaPipe Holistic – Simultaneous Face, Hand and Pose Prediction, on Device in Google AI Blog
  • Background Features in Google Meet, Powered by Web ML in Google AI Blog
  • MediaPipe 3D 顔変換 in Google Developers Blog
  • MediaPipe でインスタント・モーション追跡 in Google Developers Blog
  • BlazePose – On-device リアルタイム・ボディポーズ追跡 in Google AI Blog
  • MediaPipe Iris: リアルタイム眼 (= Eye) 追跡と Depth 推定 in Google AI Blog
  • MediaPipe KNIFT: テンプレート-based 特徴マッチング in Google Developers Blog
  • Alfred Camera: MediaPipe を使用したスマートなカメラ特徴 in Google Developers Blog
  • MediaPipe でモバイルデバイス上リアルタイム 3D 物体検出 in Google AI Blog
  • AutoFlip: Intelligent ビデオ Reframing のためのオープンソース・フレームワーク in Google AI Blog
  • MediaPipe on the Web in Google Developers Blog
  • MediaPipe を使用した物体検出と追跡 in Google Developers Blog
  • MediaPipe でデバイス上リアルタイム・ハンド追跡 in Google AI Blog
  • MediaPipe: Perception パイプライン構築のためのフレームワーク
 

以上







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