3D -Pose -Schätzung Tensorflow

1. Was ist Schätzung der 3D -Objekt -Pose -Schätzung??
2. Was ist der Unterschied zwischen MediaPipe und TensorFlow?
3. Was ist Tensorflow Posenet?
4. Was ist die Schätzung von MediaPipe Pose?

Was ist Schätzung der 3D -Objekt -Pose -Schätzung??

Die 3D-Pose-Schätzung ist ein Prozess zur Vorhersage der Transformation eines Objekts aus einer benutzerdefinierten Referenzpose bei einem Bild oder einem 3D-Scan.

Was ist der Unterschied zwischen MediaPipe und TensorFlow?

Wie in den folgenden Leistungstabellen gezeigt, bietet die Laufzeit von MediaPipe eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit auf Desktop-, Laptop- und Android -Telefonen. Der Tensorflow. JS Runtime bietet eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit für iPhones und iPads.

Was ist Tensorflow Posenet?

In einfachen Worten ist Posenet ein Deep -Lern -Tensorflow -Modell, mit dem Sie die menschliche Pose schätzen können, indem Sie Körperteile wie Ellbogen, Hüften, Handgelenke, Knie, Knöchel und eine Skelettstruktur Ihrer Pose bilden, indem Sie diesen Punkten verbinden.

Was ist die Schätzung von MediaPipe Pose?

MediaPipe Pose ist ein Einzelpose-Schätzungsrahmen. Es verwendet Blazepose 33 Landmark Topology. Blazepose ist ein Superet von Coco -Keypoint-, Blaze -Palmen- und Blaze -Face -Topologie. Es funktioniert in zwei Phasen - Erkennung und Verfolgung.