全新推出:LiteRT :Google 专为设备端 AI 打造的高性能运行时,以前称为 TensorFlow Lite。
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MediaPipe 工作室
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MediaPipe Studio 是一款基于网络的应用,用于为应用评估和自定义设备端机器学习模型和流水线。借助该应用,您可以使用自己的数据和自己的自定义机器学习模型,在浏览器中快速测试 MediaPipe 解决方案。在每个解决方案演示中,您还可以针对结果总数、报告结果的最低置信度阈值等的模型设置进行实验。
试试吧!arrow_forward
本页将提供有关在 MediaPipe Studio 中使用解决方案的一些快速说明。
图 1. MediaPipe Studio 应用首页。
自定义模型
您可以在模型选择 选项中通过 MediaPipe 使用自定义模型,方法是选择选择模型文件 ,然后从文件存储空间中选择一个模型,如屏幕截图所示。
您选择的模型必须符合您使用的 MediaPipe Tasks API 的模型输入和输出要求,并且包含兼容的模型元数据。若要创建与 MediaPipe Tasks API 搭配使用的模型,最快的方法是使用 MediaPipe Model Maker 工具,使用你自己的数据修改兼容的解决方案模型。如需了解详情,请参阅 MediaPipe Model Maker 。
你可以在 MediaPipe Studio 中的每个解决方案页面上使用自己的数据。对于基于文本的任务,您可以在提供的字段中输入文本。借助视觉任务,您可以使用摄像头作为输入,还可以使用下拉菜单中的选择图片文件 选项上传图片,如下所示:
开始使用
如需开始使用 MediaPipe Studio,您可以运行其中一个解决方案演示(例如图片分类),然后使用相关的开发者指南 将此功能内置到您自己的应用中。
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如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可 获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可 获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策 。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2024-05-14。
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