Jetzt neu: LiteRT : Die leistungsstarke Laufzeit von Google für On-Device-KI, ehemals TensorFlow Lite.
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MediaPipe-Framework
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Hinweis :Wenn Sie nur an einer einfachen Möglichkeit interessiert sind, On-Device-Lösungen für maschinelles Lernen in Ihre App zu integrieren, können Sie die vorgefertigten Lösungen von MediaPipe Solutions verwenden.
Das MediaPipe-Framework ist die Low-Level-Komponente, die zum Erstellen effizienter Pipelines für maschinelles Lernen auf dem Gerät verwendet wird, ähnlich wie die vorgefertigten MediaPipe-Lösungen .
Wenn Sie das MediaPipe-Framework verwenden möchten, installieren Sie das MediaPipe-Framework und beginnen Sie mit dem Erstellen von Beispielanwendungen in C++, Android und iOS. Machen Sie sich vor der Verwendung des MediaPipe-Frameworks mit den folgenden wichtigen Framework-Konzepten vertraut:
Der Quellcode wird im MediaPipe-GitHub-Repository gehostet und Sie können mithilfe der Google Open-Source-Codesuche nach Code suchen.
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Sofern nicht anders angegeben, sind die Inhalte dieser Seite unter der Creative Commons Attribution 4.0 License und Codebeispiele unter der Apache 2.0 License lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in den Websiterichtlinien von Google Developers . Java ist eine eingetragene Marke von Oracle und/oder seinen Partnern.
Zuletzt aktualisiert: 2024-05-14 (UTC).
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