一.引言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如YouTube、GoogleLens、ARCore、GoogleHome以及Nest，都已深度整合了MediaPipe。MediaPipe大有用武之地，可以做物体检测、自拍分割、头发分割、人脸检测、手部检测、运动追踪，等等。基于此可以实现更高级的功能。二.怎么做最近在学校做项目需要用到mediapipe，但网上没有很好的教程，于是根据官方文档自己尝试理解也有一些收获，在这里记录一下。1.官方文档地址Mediapipe2.实验环境I.win10II.Pycharm202
文章目录2.IMU原理及姿态融合算法详解一、组合二、原理a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计三、旋转的表达a)欧拉角b)旋转矩阵c)四元数d)李群SO(3)\text{SO}(3)SO(3)及李代数so(3)\text{so}(3)so(3)四、传感器的噪声及去除a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计五、姿态解算原理a)陀螺仪b)加速度计c)磁力计六、姿态解算算法a)互补滤波b)AHRSc)卡尔曼七、云台的特性及要求2.IMU原理及姿态融合算法详解一、组合IMU全称是惯性导航系统，主要元件有陀螺仪、加速度计和磁力计。其中，陀螺仪可以得到各个轴的加速度，而加速度计能够得到xxx、yyy、zzz方向的加速度
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使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
使用MediaPipe工具包进行开发什么是MediaPipe?MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。这个跨平台架构使用于桌面/服务器、Android、iOS和嵌入式设备等。我们使用MeidaPipe下的Solutions（方案特定的模型），共有16个Solutions:人脸检测FaseMesh(人脸上打了特别多网格)虹膜（人眼）手姿态（！这章博客需要用到的）人体人物分割头发分割目标检测BoxTracking实例动态跟踪3D目标检测特征匹配AutoFlipMediaSequenceYouTube-8M人体姿
文章目录学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）一、mediapipe的安装二、使用mediapipe检测关键点1、mediapipe的介绍2、使用mediapipe检测人体（0）检测前的准备工作（1）检测图片（2）检测视频三、使用mediapipe-BlazePose检测自定义简单行为1、原理介绍2、实现过程学习目标1、可以识别到人体姿态关键点2、可以通过角度识别的方法识别到人体的动作（自定义）源码地址：🚀🚀🚀🚀一、mediapipe的安装其实这部分很简单，直接在windows命令行的环境下pipinstallmediepipe就可以啦二、使用
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目录MPU6050什么是MPU6050?MPU6050的特点MPU6050框图MPU6050初始化MPU6050寄存器电源管理寄存器1（0X6B）陀螺仪配置寄存器（0X1B）加速度传感器配置寄存器（0X1C）FIFO使能寄存器（0X23）陀螺仪采样率分频寄存器（0X19）配置寄存器（0X1A）电源管理寄存器2（0X6C）加速度传感器数据输出寄存器（0X3B~0X40）陀螺仪数据输出寄存器（0X43~0X48）温度传感器数据输出寄存器（0X41~0X42）DMP使用介绍硬件连接软件设计MPU6050驱动代码DMP驱动代码四轴上位机MPU9250ICM20948MPU9250与ICM20948的区
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自留记录论文阅读，希望能了解我方向的邻域前沿吧粗读，持续更新第一篇ATTENDTOWHOYOUARE:SUPERVISINGSELF-ATTENTIONFORKEYPOINTDETECTIONANDINSTANCE-AWAREASSOCIATION翻译：无代码摘要：本文提出了一种利用Transformer解决关键点检测和实例关联问题的新方法。对于自底向上(Bottomup)的多人姿态估计模型，需要检测关键点并学习关键点之间的关联信息。我们认为，Transformer可以完全解决这些问题。具体来说，visionTransformer中的自注意度量任何一对位置之间的依赖关系，这可以为关键点分组提供
