优化 MediaPipe Holistic 全身姿势估计中的手部区域检测以提高精度和避免下游错误
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对 MediaPipe Holistic 中手部区域兴趣（ROI）预测存在的关键缺陷进行研究，该缺陷影响手势语言识别的准确性。我们提出了一种基于数据驱动的方法来增强 ROI 估计，利用丰富的特征集，包括额外的手关键点和 z 维度。我们的研究结果表明，与当前方法相比，我们的估计更准确，交并比更高。我们的代码和优化可在指定的 URL 获取。
本研究发现MediaPipe Holistic中手部区域兴趣（ROI）预测存在关键缺陷，并提出了一种数据驱动的方法来增强ROI估计。实验结果显示该方法估计更准确，交并比更高。
