<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>optim-ytokuda</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/optim-ytokuda/</author_url>
  <blog_title>OPTiM TECH BLOG</blog_title>
  <blog_url>https://tech-blog.optim.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Deep Learning / Machine Learning</anon>
    <anon>Edge Computing</anon>
    <anon>Internship</anon>
  </categories>
  <description>R&amp;D チームの徳田(@dakuton)です。好きなHand Poseはメロイックサインです。 先日、2019年度のインターン事例として、EdgeTPU向けの全身姿勢推定をご紹介しました。今回は別の事例として、MediaPipeを用いたモバイル向けのリアルタイム手指推定+トラッキングを動かしてみた件についてご紹介します。 前回記事は以下です。 tech-blog.optim.co.jp MediaPipeとは？ TensorFlowまたはTensorFlow Liteでパイプライン推論を実現(複数のモデル、必要となる前処理、条件分岐などを組み合わせて高度な推論を実現)するためのフレームワークで…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech-blog.optim.co.jp%2Fentry%2F2019%2F08%2F27%2F163000&quot; title=&quot;2019インターン紹介: MediaPipeを用いたモバイル向けリアルタイム手指トラッキングを動かしてみる - OPTiM TECH BLOG&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/o/optim-tech/20190823/20190823164817.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-08-27 16:30:00</published>
  <title>2019インターン紹介: MediaPipeを用いたモバイル向けリアルタイム手指トラッキングを動かしてみる</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech-blog.optim.co.jp/entry/2019/08/27/163000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
