#MediaPipe

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。

Objectron数据集包含短视频片段，每个片段提供详细的3D对象姿态标注信息。数据集包括15,000个标注视频和4百万个标注图像，涵盖自行车、书籍、瓶子、相机、谷物盒子、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等类别。数据集支持TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，并提供用于3D物体检测的解决方案。数据采集自全球10个国家，确保了地理多样性。

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。

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。