Logo
Project Icon

mediapipe

支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

MediaPipe机器学习人工智能跨平台开源项目Github

MediaPipe为开发者提供了一个平台，支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型，可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具，支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多，并参与社区交流和贡献。

访问官网访问官网GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示
GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具，如Tasks、Model Maker和Studio，用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献，但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
mediapipe-rs - MediaPipe任务的Rust库 为WasmEdge WASI-NN提供支持
GithubMediaPipe-rsWasmEdge开源项目机器学习计算机视觉音频处理
mediapipe-rs是一个为WasmEdge WASI-NN设计的Rust库，实现MediaPipe任务。该库提供简单易用的API，支持多种视觉、音频和文本处理任务，包括对象检测、图像分类和手势识别等。它具有低开销和灵活性，支持TfLite模型，可在CPU、GPU和TPU上运行。mediapipe-rs为开发者提供了在WebAssembly环境中高效执行机器学习任务的解决方案。
VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案
GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化
VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架，依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式，集成深度学习和传统图像算法，具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合，适用于多种平台，性能优良，广泛适用于各类应用场景。
pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署
GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉
Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。
virtual-background - 浏览器内实时视频流虚拟背景替换，支持多个机器学习模型
BodyPixGithubML KitMediaPipeVirtual BackgroundWebAssembly开源项目
该项目展示了如何在浏览器实时视频流中，添加虚拟背景并切换三种预训练机器学习模型，包括BodyPix、MediaPipe Meet Segmentation和ML Kit Selfie Segmentation。用户可以对桌面和移动设备上的不同模型性能进行比较。此项目提供了详细的实现细节、性能分析及改进建议。
thepipe - 全能多模态数据提取API 为LLM开发赋能
APIGithubLLM接口thepi.pe多模态数据提取开源项目文档处理
thepipe是一款多功能API，支持从PDF、网页、视频等多种来源提取markdown、表格和图像数据。该工具与GPT-4等视觉语言模型兼容，可轻松集成各类LLM和向量数据库。thepipe具备AI驱动的文件类型识别、版面分析和结构化数据提取能力，为多模态LLM开发提供综合支持。开发者可选择云端服务或本地部署方式使用。
OpenPipe - 开源模型微调和托管平台，兼容多种LLM
GPT-3.5GithubMistralOpenPipe开源项目模型微调模型托管
OpenPipe是一个开源平台，专注于通过昂贵的大型语言模型（LLM）对小型模型进行微调，满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换，提供强大的日志查询和模型评估功能，用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK，兼容OpenAI聊天完成端点，提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。
MLKit - Android机器学习开发的高效工具库
AndroidGithubGoogleMLKit图像识别开源项目机器学习
MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。
ai-devices - 智能语音助手现支持多语音模型和视觉推断技术
AI设备GPT-4GithubOpenAI开源项目语音输入镜像处理
本项目是AI驱动的智能语音助手，集成多种AI模型和服务。支持语音输入、文字转语音、图片处理及功能调用，提供高级视觉推断，保障用户获得全面的智能交互体验。主要支持最新的gpt-4o和gemini-1.5-flash-latest视觉模型，满足现代科技需求。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号