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谷歌开源手势跟踪AI,可用于移动设备

实时手势和动作跟踪器是手语识别和手势控制系统的重要组成部分,但是它们经常因遮挡和缺乏对比模式,无法可靠或稳健地执行任务。...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,用于构建多模态应用机器学习管道,以处理不同模式的感知数据。...我们希望向更广泛的研究和开发社区提供这种手感知功能,将导致出现创造性的用例,刺激新的应用程序和新的研究途径。” ?...它能够识别来自多种文化(例如美国,欧洲和中国)的计数手势和各种手势。 ?...只有当推理置信度低于一定阈值时,才会将手检测模型重新应用于整个帧。

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    适用于手机和其他移动设备的真正Linux发行版-postmarketos

    它在稳定版本中添加了两个新设备,这些设备没有进入 v22.06 的原始版本。 它还具有一些不错的稳定性改进,并添加了新的百万像素和后处理更改,以提高 PinePhone 上的图像质量。...有三款主流界面,非主流界面还有5+: 界面是在设备上运行的图形外壳。 传统上,这些被称为“桌面环境”; 但是,更喜欢使用“接口”这个名称,因为也发布了多个移动优先用户界面。...对于运行(接近)主线内核的设备(它们通常具有有效的 GPU 加速),建议使用 Phosh、Plasma Mobile 和 Sxmo。...还有一些替代的移动界面,如 Glacier 和 Lomiri,但对它们的支持仍在进行中。 对于新的端口,使用简单、轻量级的 X11 接口,如 Xfce4、LXQt、MATE 可能会提供更好的体验。...Sxmo 和 i3wm 也可以用作选项。 由于缺乏 DRM 支持(仅在主线内核中支持),Phosh 和 Weston 目前无法在运行下游内核的设备上工作。

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    06-移动端开发教程-fullpage框架

    CSS3的新特性已经讲完了,接下来我们看一下jQuery的一个全屏jQuery全屏滚动插件fullPage.js。...比如:全屏滑动案例 下面我们就介绍一下jQuery的fullPage.js的如何使用及常用的配置。...1. fullpage.js的主要功能 fullPage.js是一个基于jquery的插件,它能很方便的制作出全屏网站,github地址。 主要功能有: 支持鼠标滚动。 支持前后退和键盘控制。...2. fullpage.js的使用 2.1 兼容性 fullpage.js是jQuery的插件,需要依赖jQuery,要求jQuery最低的版本是1.6+。浏览器能兼容到ie8+及其他现代浏览器。...插件依赖:fullpage的css文件,jQuery,如果设置了options中css3: false*,如果你用除了jQuery的默认linear 和swing缓动的效果之外的缓动效果的话,需要添加

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    06-移动端开发教程-fullpage框架

    CSS3的新特性已经讲完了,接下来我们看一下jQuery的一个全屏jQuery全屏滚动插件fullPage.js。...比如:全屏滑动案例 下面我们就介绍一下jQuery的fullPage.js的如何使用及常用的配置。...1. fullpage.js的主要功能 fullPage.js是一个基于jquery的插件,它能很方便的制作出全屏网站,github地址。 主要功能有: 支持鼠标滚动。 支持前后退和键盘控制。...2. fullpage.js的使用 2.1 兼容性 fullpage.js是jQuery的插件,需要依赖jQuery,要求jQuery最低的版本是1.6+。浏览器能兼容到ie8+及其他现代浏览器。...插件依赖:fullpage的css文件,jQuery,如果设置了options中css3: false*,如果你用除了jQuery的默认linear 和swing缓动的效果之外的缓动效果的话,需要添加

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    Google推出深度学习框架TensorFlow Lite,用于移动设备的机器学习

    Google开源AI程序的移动版本首次在I / O开发者大会上公布。 TensorFlow Lite适用于Android和iOS应用程序开发人员。...自今年5月推出TensorFlow Lite以来,已经出现了几款针对移动设备人工智能的竞争产品,包括苹果公司的CoreML、 Clarifai在移动设备上训练人工智能的云服务,以及华为Mate 10智能手机内的麒麟...TensorFlow团队在一篇博客文章中表示:“正如你所知,TensorFlow通过TensorFlow 移动API支持移动和嵌入式模型的部署。...展望未来,TensorFlow Lite应该被视为TensorFlow Mobile的进化版本,随着技术成熟,它将成为在移动和嵌入式设备上部署模型的轻量级解决方案。...“ TensorFlow Lite可以访问有限数量的预先训练的AI模型如MobileNet和Inception v3,用于计算机视觉的对象识别以及智能回复,这是一种自然语言处理形式,被用于本地Google

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    Apple 提出轻量、通用、适用于移动设备的Transformer!

    MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』,由苹果公司提出《MobileViT》,轻量、通用、适用于移动设备的...为此,作者提出了MobileViT,一种用于移动设备的轻量级通用视觉Transformer。 实验结果表明,MobileViT在不同的任务和数据集上显著优于基于CNN和ViT的网络。...然而,这些ViT模型性能的改进是以网络参数和推理速度为代价的。许多现实的应用需要视觉识别任务(如目标检测和语义分割)在资源受限的移动设备上实时运行。...因此,用于这类任务的ViT模型应该是轻量级和低延迟的。然而,即使减小ViT模型的大小以匹配移动设备的资源约束,其性能也明显低于轻量级CNN。因此,设计轻量级的ViT模型势在必行。...移动视觉任务需要轻量、低延迟和精确的模型,以满足设备的资源限制,并且是通用的,因此它们可以应用于不同的任务(例如,分割和检测)。

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    那些前端常用的网站插件

    Javascript 库 Particles.js — 一个用来在 web 中创建炫酷的浮动粒子的库 Three.js — 一个用来在 web 中创建 3d 物体和 3d 空间的库 Fullpage.js...漂亮的页面滚动元素动画 Handlebars.js — Javascript 模板 jInvertScroll — 视差滚动 One page scroll — 又一个页面滚动库 Parallax.js — 对智能设备方向变化做出响应的视差引擎...Anime.js — 动画库 Keycode — 获取键盘按键的 JavaScript keycode Sortable — 拖拽插件 Flexdatalist — 自动补全 Slideout.js — 移动应用侧滑导航...Bootstrap — 框架 Foundation — 框架 有用的产品/链接 cheatsheet — 可以写在中的所有标签 Ghost — 基于 Node.js 的博客平台 What runs — 一个用于网站技术分析的...Chrome 插件 Learn anything — 一个强大的用于分析某个主题的思维导图

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    MSN门户重新改版 以移动设备和云计算为先

    微软也将重新命名Windows Phone,以及iOS和Android版本的必应App。 微软在官方博客中表示:“我们已经重建了MSN,以移动和云计算为先。...新MSN侧重于在人们生活中主要的数字生活习惯,并帮助他们在所有的设备上完成任务。信息和个性化的设置是通过云计算漫游,以使用户无论在哪里,都能跟上资讯步伐。...最重要的是,新版MSN为触摸和移动设备进行了优化。...新版MSN上的资讯内容将来自纽约时报,华尔街日报,华盛顿邮报,美国有线电视新闻网,美国在线(包括TechCrunch和赫芬顿邮报)和Cond Nast (包括名利场, Epicurious, Bon App...在世界范围内,资讯内容将来自读卖新闻和朝日新闻,天空新闻,英国卫报和镜报,费加罗报和世界报等等。

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    分享 42 个面向前端开发的 JS 库和框架

    03、AngularJS 地址:https://angular.io/ AngularJS 与上面的两个框架一样,使您可以轻松构建 Web 和移动应用程序。...受到谷歌、福布斯、IBM、微软等众多大公司的信赖和使用。 04、jQuery 地址:https://jquery.com/ jQuery 是前端开发人员最常用的库之一。...19、fullPage.js 地址:https://alvarotrigo.com/fullPage/ fullPage.js 可帮助您为网站创建全屏滚动。...24、Leaflet 地址:https://leafletjs.com/ Leaflet 是一个开源 JavaScript 库,用于与移动设备上的地图进行交互。...我喜欢 Quill 的地方在于,它可以轻松地在所有现代和响应式 Web 浏览器的多个设备屏幕上进行设置和显示,并提供有关使用时常见问题的详细教程。

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    属于嵌入式和移动设备的轻量级 YOLO 模型 !

    在移动和边缘计算设备等资源受限环境中,轻量级但强大的目标检测器找到了它们的用武之地。 State-of-the-art 深度神经网络一直在解决分类、回归、分割和目标检测问题的竞争中并驾齐驱。...许多为移动使用而设计的前沿分类模型通过使用SSDLite神经网络[38]作为低成本目标检测器。另一方面,优化执行速度的YOLO型模型遵循计算资源的演变,放弃了嵌入式设备。...最新的YOLO模型[73; 8; 71],在令人印象深刻的执行速度和高性能计算资源优化伪装下,作为“轻量级”模型的最新技术,仍需要针对边缘移动设备进行改进。...这一倡议旨在为移动和嵌入式设备提供增强的能力。 作者将LeYOLO与其他最先进的efficient object detectors进行了比较,如YOLOs,EfficientDet等。...该架构被设计为一个轻量级的网络,可以在计算资源有限的低端设备上运行,同时仍保持有竞争力的准确度。作者提出了一种专门为嵌入式和移动视觉应用量身定制的全新深度学习架构,命名为LeYOLO。

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    如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到移动设备

    计算机视觉,自然语言处理,语音识别和语音合成等技术能够大大改善用户在移动应用方面的体验。幸运的是,在移动应用方面,有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。...在这篇文章中,我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...将 TensorFlow Mobile 添加到你的项目中 TensorFlow 有 2 个针对移动设备的库,分别是「TensorFlow Mobile」和「TensorFlow Lite.」Lite 版本设计得非常小...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码,你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。...运用 TensorFlow Mobile 和这篇文章中介绍的步骤,你可以将卓越的 AI 功能完美的植入到你的移动端应用中。

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