ขอแนะนำ LiteRT: รันไทม์ประสิทธิภาพสูงของ Google สำหรับ AI ในอุปกรณ์ หรือที่รู้จักกันในชื่อ TensorFlow Lite
เฟรมเวิร์ก MediaPipe
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เฟรมเวิร์ก MediaPipe เป็นคอมโพเนนต์ระดับล่างที่ใช้สร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพ คล้ายกับโซลูชัน MediaPipe แบบสำเร็จรูป
ในการเริ่มใช้ MediaPipe Framework ให้ติดตั้ง MediaPipe Framework แล้วเริ่มสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างใน C++, Android และ iOS ก่อนที่จะใช้ MediaPipe Framework ให้ทำความคุ้นเคยกับแนวคิดของเฟรมเวิร์กที่สำคัญต่อไปนี้
ซอร์สโค้ดจะโฮสต์อยู่ในที่เก็บ MediaPipe GitHub และคุณสามารถเรียกใช้การค้นหาโค้ดโดยใช้การค้นหาโค้ดแบบโอเพนซอร์สของ Google ได้
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-05-14 UTC
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2024-05-14 UTC"],[],[]]