Мгновенно просмотрите наши веб-примеры на GitHub с помощью нашей интерактивной площадки, которая позволяет оценить наши модели машинного обучения и конвейеры на устройстве. Наше веб-приложение позволяет быстро тестировать решения MediaPipe в браузере с использованием собственных данных. Для каждой задачи вы можете экспериментировать с настройками модели для общего количества результатов, настраивать минимальный порог достоверности для отображения результатов и многое другое.
На этой странице представлены краткие инструкции по работе с решениями в MediaPipe Studio.
Рисунок 1. Домашняя страница веб-приложения MediaPipe Samples.
Пользовательские модели
Вы можете использовать пользовательские модели с MediaPipe в параметре выбора модели , выбрав «Выбрать файл модели» и выбрав модель из хранилища файлов, как показано на скриншоте.
Выбранная вами модель должна соответствовать требованиям к входным и выходным данным используемого вами API задач MediaPipe и включать совместимые метаданные модели. Самый быстрый способ создать собственную модель для использования с API задач MediaPipe — это использовать инструмент MediaPipe Model Maker для модификации совместимой модели решения с вашими собственными данными. Для получения дополнительной информации см. MediaPipe Model Maker .
Пользовательские входные данные
В MediaPipe Studio на каждой странице решения вы можете использовать собственные данные. Для текстовых задач вы можете вводить текст в соответствующее поле. В задачах компьютерного зрения можно использовать веб-камеру в качестве входных данных, а также загружать собственные изображения.
Начать
Вы можете взаимодействовать с нашими API, запустив одну из демонстрационных версий решения, например, «Классификация изображений», а затем, используя соответствующее руководство для разработчиков , интегрировать этот функционал в собственное приложение.