MediaPipe Hands：端侧实时手部追踪
计算机视觉与模式识别
2020-06-19 v1
摘要
我们提出了一种实时端侧手部追踪流水线，可从单 RGB 相机预测手部骨架，用于 AR/VR 应用。该流水线由两个模型组成：1）手掌检测器，2）手部关键点模型。其通过 MediaPipe（一个用于构建跨平台 ML 解决方案的框架）实现。所提出的模型与流水线架构在移动端 GPU 上展现出实时推理速度及高预测质量。MediaPipe Hands 已于 https://mediapipe.dev 开源。
引用
@article{arxiv.2006.10214,
title = {MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking},
author = {Fan Zhang and Valentin Bazarevsky and Andrey Vakunov and Andrei Tkachenka and George Sung and Chuo-Ling Chang and Matthias Grundmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10214},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 7 figures; CVPR Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality, Seattle, WA, USA, 2020