mediapipe-samples
机器学习应用开发基 础步骤展示
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具，如Tasks、Model Maker和Studio，用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献，但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
这个代码库托管了官方MediaPipe示例，旨在展示使用我们的机器学习平台创建应用程序所涉及的基本步骤。
欢迎外部贡献者提交修复问题的PR，但为了保持这个代码库的简单性以便于持续维护，新的示例或演示的PR可能会被拒绝。强烈建议有兴趣提交更复杂示例或演示的贡献者在自己的公共代码库中托管他们的示例，并创建书面教程与社区分享。贡献者还可以将这些项目和教程提交到Google DevLibrary。
MediaPipe Solutions通过提供灵活的低代码/无代码工具，简化了设备上的机器学习开发和部署流程，为创建跨平台部署的自定义高性能解决方案提供了模块化构建块。它包含以下组件：
- MediaPipe Tasks（低代码）：创建和部署自定义端到端机器学习解决方案管道
- MediaPipe Model Maker（低代码）：从高级解决方案创建自定义机器学习模型
- MediaPipe Studio（无代码）：创建、评估、调试、基准测试、原型设计、部署高级生产级解决方案
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