LiRT ile tanışın: Google'ın cihaz üzerinde yapay zeka için yüksek performanslı çalışma zamanı (eski adıyla TensorFlow Lite).

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Kurulum

Debian ve Ubuntu'ya yükleme

Basilisk'i yükleyin.

Bazelisk'i yüklemek için resmi Bazel dokümanlarını inceleyin.

MediaPipe deposuna göz atın.

$ cd $HOME
$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git

# Change directory into MediaPipe root directory
$ cd mediapipe

OpenCV ve FFmpeg'i yükleyin.

1. Seçenek. Önceden derlenmiş OpenCV kitaplıklarını yüklemek için paket yöneticisi aracını kullanın. FFmpeg, libopencv-video-dev üzerinden yüklenir.

OS	OpenCV
Debian 9 (stretch)	2.4
Debian 10 (buster)	3.2
Debian 11 (bullseye)	4,5
Ubuntu 16.04 LTS	2.4
Ubuntu 18.04 LTS	3.2
Ubuntu 20.04 LTS	4,2
Ubuntu 20.04 LTS	4,2
Ubuntu 21.04	4,5

$ sudo apt-get install -y \
    libopencv-core-dev \
    libopencv-highgui-dev \
    libopencv-calib3d-dev \
    libopencv-features2d-dev \
    libopencv-imgproc-dev \
    libopencv-video-dev

Not. Debian 11/Ubuntu 21.04'te OpenCV 4.5, libopencv-video-dev ile yüklendiğinde libopencv-contrib-dev da yüklenmelidir.

$ sudo apt-get install -y libopencv-contrib-dev

MediaPipe'in opencv_linux.BUILD ve WORKSPACE, OpenCV 2/3 için önceden yapılandırılmıştır ve herhangi bir mimaride düzgün şekilde çalışmalıdır:

# WORKSPACE
new_local_repository(
  name = "linux_opencv",
  build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
  path = "/usr",
)

# opencv_linux.BUILD for OpenCV 2/3 installed from Debian package
cc_library(
  name = "opencv",
  linkopts = [
    "-l:libopencv_core.so",
    "-l:libopencv_calib3d.so",
    "-l:libopencv_features2d.so",
    "-l:libopencv_highgui.so",
    "-l:libopencv_imgcodecs.so",
    "-l:libopencv_imgproc.so",
    "-l:libopencv_video.so",
    "-l:libopencv_videoio.so",
  ],
)

OpenCV 4 için mevcut mimariyi dikkate alarak opencv_linux.BUILD öğesini değiştirmeniz gerekir:

# WORKSPACE
new_local_repository(
  name = "linux_opencv",
  build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
  path = "/usr",
)

# opencv_linux.BUILD for OpenCV 4 installed from Debian package
cc_library(
  name = "opencv",
  hdrs = glob([
    # Uncomment according to your multiarch value (gcc -print-multiarch):
    #  "include/aarch64-linux-gnu/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
    #  "include/arm-linux-gnueabihf/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
    #  "include/x86_64-linux-gnu/opencv4/opencv2/cvconfig.h",
    "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
  ]),
  includes = [
    # Uncomment according to your multiarch value (gcc -print-multiarch):
    #  "include/aarch64-linux-gnu/opencv4/",
    #  "include/arm-linux-gnueabihf/opencv4/",
    #  "include/x86_64-linux-gnu/opencv4/",
    "include/opencv4/",
  ],
  linkopts = [
    "-l:libopencv_core.so",
    "-l:libopencv_calib3d.so",
    "-l:libopencv_features2d.so",
    "-l:libopencv_highgui.so",
    "-l:libopencv_imgcodecs.so",
    "-l:libopencv_imgproc.so",
    "-l:libopencv_video.so",
    "-l:libopencv_videoio.so",
  ],
)

2. Seçenek. OpenCV'yi kaynaktan otomatik olarak derlemek ve MediaPipe'in OpenCV yapılandırmasını değiştirmek için setup_opencv.sh dosyasını çalıştırın. Bu seçenek, 3. Seçenek'te tanımlanan tüm adımları otomatik olarak uygular.

3. Seçenek. OpenCV'yi kaynak kodundan manuel olarak derlemek için OpenCV'nin dokümanlarını inceleyin.

MediaPipe'i kendi OpenCV kitaplıklarınıza yönlendirmek için WORKSPACE ve opencv_linux.BUILD değerlerini değiştirmeniz gerekebilir. OpenCV'nin varsayılan olarak önerilen /usr/local/ konumuna yükleneceğini varsayalım.

OpenCV 2/3 kurulumu:

# WORKSPACE
new_local_repository(
  name = "linux_opencv",
  build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
  path = "/usr/local",
)

# opencv_linux.BUILD for OpenCV 2/3 installed to /usr/local
cc_library(
  name = "opencv",
  linkopts = [
    "-L/usr/local/lib",
    "-l:libopencv_core.so",
    "-l:libopencv_calib3d.so",
    "-l:libopencv_features2d.so",
    "-l:libopencv_highgui.so",
    "-l:libopencv_imgcodecs.so",
    "-l:libopencv_imgproc.so",
    "-l:libopencv_video.so",
    "-l:libopencv_videoio.so",
  ],
)

OpenCV 4 kurulumu:

# WORKSPACE
new_local_repository(
  name = "linux_opencv",
  build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
  path = "/usr/local",
)

# opencv_linux.BUILD for OpenCV 4 installed to /usr/local
cc_library(
  name = "opencv",
  hdrs = glob([
    "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
  ]),
  includes = [
    "include/opencv4/",
  ],
  linkopts = [
    "-L/usr/local/lib",
    "-l:libopencv_core.so",
    "-l:libopencv_calib3d.so",
    "-l:libopencv_features2d.so",
    "-l:libopencv_highgui.so",
    "-l:libopencv_imgcodecs.so",
    "-l:libopencv_imgproc.so",
    "-l:libopencv_video.so",
    "-l:libopencv_videoio.so",
  ],
)

Mevcut FFmpeg kurulumu ffmpeg_linux.BUILD içinde tanımlanmıştır ve tüm mimarilerde çalışmalıdır:

# WORKSPACE
new_local_repository(
  name = "linux_ffmpeg",
  build_file = "@//third_party:ffmpeg_linux.BUILD",
  path = "/usr"
)

# ffmpeg_linux.BUILD for FFmpeg installed from Debian package
cc_library(
  name = "libffmpeg",
  linkopts = [
    "-l:libavcodec.so",
    "-l:libavformat.so",
    "-l:libavutil.so",
  ],
)

Masaüstü örneklerini GPU hızlandırması ile yalnızca Linux'ta (OS X'te değil) çalıştırmak için.

# Requires a GPU with EGL driver support.
# Can use mesa GPU libraries for desktop, (or Nvidia/AMD equivalent).
sudo apt-get install mesa-common-dev libegl1-mesa-dev libgles2-mesa-dev

# To compile with GPU support, replace
--define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1
# with
--copt -DMESA_EGL_NO_X11_HEADERS --copt -DEGL_NO_X11
# when building GPU examples.

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

$ export GLOG_logtostderr=1

# if you are running on Linux desktop with CPU only
$ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
    mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world

# If you are running on Linux desktop with GPU support enabled (via mesa drivers)
$ bazel run --copt -DMESA_EGL_NO_X11_HEADERS --copt -DEGL_NO_X11 \
    mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world

# Should print:
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!

Derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

CentOS'a yükleme

Sorumluluk reddi beyanı: MediaPipe'i CentOS'ta çalıştırmak deneyseldir.

Basilisk'i yükleyin.

Bazelisk'i yüklemek için resmi Bazel dokümanlarını inceleyin.

MediaPipe deposuna göz atın.

$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git

# Change directory into MediaPipe root directory
$ cd mediapipe

OpenCV'yi yükleyin.

1. Seçenek: Önceden derlenmiş sürümü yüklemek için paket yöneticisi aracını kullanın.

$ sudo yum install opencv-devel

2. Seçenek OpenCV'yi kaynak kodundan derleyin.

new_local_repository(
    name = "linux_opencv",
    build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
    path = "/usr/local",
)

new_local_repository(
    name = "linux_ffmpeg",
    build_file = "@//third_party:ffmpeg_linux.BUILD",
    path = "/usr/local",
)

cc_library(
    name = "opencv",
    srcs = glob(
        [
            "lib/libopencv_core.so",
            "lib/libopencv_highgui.so",
            "lib/libopencv_imgcodecs.so",
            "lib/libopencv_imgproc.so",
            "lib/libopencv_video.so",
            "lib/libopencv_videoio.so",
        ],
    ),
    hdrs = glob([
        # For OpenCV 3.x
        "include/opencv2/**/*.h*",
        # For OpenCV 4.x
        # "include/opencv4/opencv2/**/*.h*",
    ]),
    includes = [
        # For OpenCV 3.x
        "include/",
        # For OpenCV 4.x
        # "include/opencv4/",
    ],
    linkstatic = 1,
    visibility = ["//visibility:public"],
)

cc_library(
    name = "libffmpeg",
    srcs = glob(
        [
            "lib/libav*.so",
        ],
    ),
    hdrs = glob(["include/libav*/*.h"]),
    includes = ["include"],
    linkopts = [
        "-lavcodec",
        "-lavformat",
        "-lavutil",
    ],
    linkstatic = 1,
    visibility = ["//visibility:public"],
)

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

$ export GLOG_logtostderr=1
# Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' if you are running on Linux desktop with CPU only
$ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
    mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world

# Should print:
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!

Derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

macOS'e yükleme

Ön çalışma:
- Homebrew'i yükleyin.
- xcode-select --install tarafından geliştirilen Xcode ve Komut Satırı Araçları'nı yükleyin.
Basilisk'i yükleyin.

Bazelisk'i yüklemek için resmi Bazel dokümanlarını inceleyin.

MediaPipe deposuna göz atın.

$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git

$ cd mediapipe

OpenCV ve FFmpeg'i yükleyin.

1. Seçenek: Önceden derlenmiş OpenCV 3 kitaplıklarını yüklemek için HomeBrew paket yöneticisi aracını kullanın. FFmpeg, OpenCV üzerinden yüklenir.

$ brew install opencv@3

# There is a known issue caused by the glog dependency. Uninstall glog.
$ brew uninstall --ignore-dependencies glog

2. Seçenek OpenCV kitaplıklarını yüklemek için MacPorts paket yöneticisi aracını kullanın.

$ port install opencv

new_local_repository(
    name = "macos_opencv",
    build_file = "@//third_party:opencv_macos.BUILD",
    path = "/opt",
)

new_local_repository(
    name = "macos_ffmpeg",
    build_file = "@//third_party:ffmpeg_macos.BUILD",
    path = "/opt",
)

cc_library(
    name = "opencv",
    srcs = glob(
        [
            "local/lib/libopencv_core.dylib",
            "local/lib/libopencv_highgui.dylib",
            "local/lib/libopencv_imgcodecs.dylib",
            "local/lib/libopencv_imgproc.dylib",
            "local/lib/libopencv_video.dylib",
            "local/lib/libopencv_videoio.dylib",
        ],
    ),
    hdrs = glob(["local/include/opencv2/**/*.h*"]),
    includes = ["local/include/"],
    linkstatic = 1,
    visibility = ["//visibility:public"],
)

cc_library(
    name = "libffmpeg",
    srcs = glob(
        [
            "local/lib/libav*.dylib",
        ],
    ),
    hdrs = glob(["local/include/libav*/*.h"]),
    includes = ["local/include/"],
    linkopts = [
        "-lavcodec",
        "-lavformat",
        "-lavutil",
    ],
    linkstatic = 1,
    visibility = ["//visibility:public"],
)

Python 3 ve Python "six" kitaplığının yüklü olduğundan emin olun.

$ brew install python
$ sudo ln -s -f /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python
$ python --version
Python 3.7.4
$ pip3 install --user six

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

$ export GLOG_logtostderr=1
# Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' as desktop GPU is currently not supported
$ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
    mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world

# Should print:
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!

Derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

Windows'a yükleme

Sorumluluk reddi beyanı: MediaPipe'i Windows'ta çalıştırmak deneme aşamasındadır.

MSYS2'yi yükleyin ve %PATH% ortam değişkenini düzenleyin.

MSYS2, C:\msys64 konumuna yüklenirse %PATH% ortam değişkeninize C:\msys64\usr\bin ekleyin.
Gerekli paketleri yükleyin.
```
C:\> pacman -S git patch unzip
```
Python'u yükleyin ve yürütülebilir dosyanın %PATH% ortam değişkenini düzenlemesine izin verin.

https://www.python.org/downloads adresinden Python Windows yürütülebilir dosyasını indirip yükleyin.
Visual C++ Build Tools ve WinSDK'yi yükleme

Visual Studio web sitesine gidin, derleme araçlarını indirin ve Microsoft Visual C++ 2022 Redistributable ile Microsoft Build Tools 2022'yi yükleyin.

WinSDK'yi resmi Microsoft web sitesinden indirip yükleyin.
Bazel veya Bazelisk'i yükleyin ve Bazel yürütülebilir dosyasının konumunu %PATH% ortam değişkenine ekleyin.

1. Seçenek: Bazel 6.5.0 veya sonraki bir sürümü yüklemek için resmi Bazel belgelerini inceleyin.

2. Seçenek Bazelisk'i yüklemek için resmi Bazel dokümanlarını inceleyin.

Bazel değişkenlerini ayarlayın. "Windows'ta derleme" hakkında daha fazla bilgiyi Bazel'in resmi belgelerinde bulabilirsiniz.

# Please find the exact paths and version numbers from your local version.
C:\> set BAZEL_VS=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\<version>\BuildTools
C:\> set BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\<version>\BuildTools\VC
C:\> set BAZEL_VC_FULL_VERSION=<Your local VC version>
C:\> set BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION=<Your local WinSDK version>

MediaPipe deposuna göz atın.

C:\Users\Username\mediapipe_repo> git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git

# Change directory into MediaPipe root directory
C:\Users\Username\mediapipe_repo> cd mediapipe

OpenCV'yi yükleyin.

Windows yürütülebilir dosyasını https://opencv.org/releases/ adresinden indirip yükleyin. MediaPipe 0.10.x, OpenCV 3.4.10'u destekler. OpenCV, C:\opencv'a yüklenmemişse WORKSPACE dosyasını düzenlemeyi unutmayın.
```
new_local_repository(
    name = "windows_opencv",
    build_file = "@//third_party:opencv_windows.BUILD",
    path = "C:\\<path to opencv>\\build",
)
```

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

C:\Users\Username\mediapipe_repo>bazel build -c opt --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 --action_env PYTHON_BIN_PATH="C://python_36//python.exe" mediapipe/examples/desktop/hello_world

C:\Users\Username\mediapipe_repo>set GLOG_logtostderr=1

C:\Users\Username\mediapipe_repo>bazel-bin\mediapipe\examples\desktop\hello_world\hello_world.exe

# should print:
# I20200514 20:43:12.277598  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.278597  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.279618  1200 hello_world.cc:56] Hello World!
# I20200514 20:43:12.280613  1200 hello_world.cc:56] Hello World!

Derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

Linux için Windows alt sistemine (WSL) yükleme

Linux için Windows alt sistemini (Ubuntu) yükleme talimatları
Windows ADB'yi yükleyin ve Windows'da ADB sunucusunu başlatın.

Not: Windows ve WSL'nin adb sürümleri aynı olmalıdır. Örneğin, WSL'de ADB 1.0.39 varsa buradan ilgili Windows ADB'sini indirmeniz gerekir.
WSL'yi başlatın.

Not: Aşağıdaki tüm adımlar WSL'de yürütülecektir. Linux alt sisteminin Windows dizini C:\Users\KullanıcıAdınız\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.UbuntuonWindows_BazıKimlik\LocalState\rootfs\home
adresinde bulunabilir.

Gerekli paketleri yükleyin.

username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential git python zip adb openjdk-8-jdk

Basilisk'i yükleyin.

Bazelisk'i yüklemek için resmi Bazel dokümanlarını inceleyin.

MediaPipe deposuna göz atın.

username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git

username@DESKTOP-TMVLBJ1:~$ cd mediapipe

OpenCV ve FFmpeg'i yükleyin.

1. Seçenek: Önceden derlenmiş OpenCV kitaplıklarını yüklemek için paket yöneticisi aracını kullanın. FFmpeg, libopencv-video-dev aracılığıyla yüklenir.

username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ sudo apt-get install libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev \
                       libopencv-calib3d-dev libopencv-features2d-dev \
                       libopencv-imgproc-dev libopencv-video-dev

2. Seçenek OpenCV'yi kaynaktan otomatik olarak derlemek ve MediaPipe'in OpenCV yapılandırmasını değiştirmek için setup_opencv.sh'i çalıştırın.

3. seçenek. OpenCV'yi kaynak kodundan manuel olarak derlemek için OpenCV'nin dokümanlarını inceleyin.

new_local_repository(
    name = "linux_opencv",
    build_file = "@//third_party:opencv_linux.BUILD",
    path = "/usr/local",
)

cc_library(
    name = "opencv",
    srcs = glob(
        [
            "lib/libopencv_core.so",
            "lib/libopencv_highgui.so",
            "lib/libopencv_imgcodecs.so",
            "lib/libopencv_imgproc.so",
            "lib/libopencv_video.so",
            "lib/libopencv_videoio.so",
        ],
    ),
    hdrs = glob(["include/opencv4/**/*.h*"]),
    includes = ["include/opencv4/"],
    linkstatic = 1,
    visibility = ["//visibility:public"],
)

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ export GLOG_logtostderr=1

# Need bazel flag 'MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1' as desktop GPU is currently not supported
username@DESKTOP-TMVLBJ1:~/mediapipe$ bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 \
    mediapipe/examples/desktop/hello_world:hello_world

# Should print:
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!

Bir derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan çeşitli derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

Docker kullanarak yükleme

Bu işlemde, mediapipe'in yüklemesini sistemin geri kalanından ayıracak bir Docker resmi kullanılır.

Ana makinenize Docker'ı yükleyin.

"mediapipe" etiketine sahip bir Docker görüntüsü oluşturun.

$ git clone --depth 1 https://github.com/google/mediapipe.git
$ cd mediapipe
$ docker build --tag=mediapipe .

# Should print:
# Sending build context to Docker daemon  147.8MB
# Step 1/9 : FROM ubuntu:latest
# latest: Pulling from library/ubuntu
# 6abc03819f3e: Pull complete
# 05731e63f211: Pull complete
# ........
# See http://bazel.build/docs/getting-started.html to start a new project!
# Removing intermediate container 82901b5e79fa
# ---> f5d5f402071b
# Step 9/9 : COPY . /edge/mediapipe/
# ---> a95c212089c5
# Successfully built a95c212089c5
# Successfully tagged mediapipe:latest

C++'ta Merhaba Dünya! örneğini çalıştırın.

$ docker run -it --name mediapipe mediapipe:latest

root@bca08b91ff63:/mediapipe# GLOG_logtostderr=1 bazel run --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 mediapipe/examples/desktop/hello_world

# Should print:
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!
# Hello World!

Bir derleme hatasıyla karşılaşırsanız sık karşılaşılan çeşitli derleme sorunlarının çözümlerini bulmak için lütfen Sorun giderme bölümünü okuyun.

MediaPipe Android örneği oluşturun.

$ docker run -it --name mediapipe mediapipe:latest

root@bca08b91ff63:/mediapipe# bash ./setup_android_sdk_and_ndk.sh

# Should print:
# Android NDK is now installed. Consider setting $ANDROID_NDK_HOME environment variable to be /root/Android/Sdk/ndk-bundle/android-ndk-r19c
# Set android_ndk_repository and android_sdk_repository in WORKSPACE
# Done

root@bca08b91ff63:/mediapipe# bazel build -c opt --config=android_arm64 mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu:objectdetectiongpu

# Should print:
# Target //mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu:objectdetectiongpu up-to-date:
# bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu_deploy.jar
# bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu_unsigned.apk
# bazel-bin/mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/objectdetectiongpu/objectdetectiongpu.apk
# INFO: Elapsed time: 144.462s, Critical Path: 79.47s
# INFO: 1958 processes: 1 local, 1863 processwrapper-sandbox, 94 worker.
# INFO: Build completed successfully, 2028 total actions