待验证50% 置信事实精确时间
Google开源的MediaPipe框架的Hand Landmark模型基于MobileNetV2骨干网络,在标准硬件上可达每秒30帧以上的检测速度
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/22
首次发现
来源
相关事实
待验证Google的MediaPipe提供手部21个关键点和全身33个关键点的实时追踪能力,适合移动端部署76% 相似待验证Google开源的MediaPipe框架提供轻量级手部关键点检测能力,可实时追踪21个手部骨骼节点,通过JavaScript直接在浏览器中运行,无需服务端支持73% 相似已验证MediaPipe是Google开发的跨平台机器学习框架,其人脸检测模块基于BlazeFace轻量级神经网络架构,能输出468个面部关键点坐标66% 相似待验证谷歌开源模型Gemma 4上线Cerebras推理平台,基于31B开源权重以每秒1500+ Token速度运行,实现约15倍加速64% 相似待验证Google的PoseNet是专为浏览器端设计的轻量模型,基于MobileNet架构63% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/594046API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/594046MCP
get_claim(id=594046)