颜色分类leetcode depthai movenet DepthAI上的MoveNet单姿势

颜色分类leetcode DepthAI上的MoveNet单姿态跟踪在硬件（OAK-1、OAK-D等）上运行Google MoveNet Single Pose模型。在RGB图像上运行并预测单个人的卷积神经网络模型。两种变体：Lightning和Thunder，后者更慢但更准确。当输入是一系列帧时，MoveNet使用基于前一帧检测的智能裁剪。这允许模型将注意力和资源集中在主要主题上，从而在不牺牲速度的情况下获得更好的预测质量。对于OpenVINO上的MoveNet，请访问：架构：主机模式vs边缘模式裁剪算法根据第N帧中检测到的身体确定将在第N+1帧的哪个区域运行推理。模式（主机或边缘）描述了该算法运行的位置：在主机模式下，裁剪算法在主机CPU上运行。仅此模式允许图像或视频文件作为输入。主机和设备之间的信息流是双向的：特别是主机向设备发送帧或裁剪指令；在边缘模式下，裁剪算法在MyriadX上运行。因此，在这种模式下，MoveNet的所有功能块（推理、确定下一帧的裁剪区域、裁剪）都在设备上执行。唯一交换的信息是