Web上的MediaPipe
由MediaPipe团队的Michael Hays和Tyler Mullen发布
MediaPipe是用于构建跨平台多模式应用ML管道的框架。我们之前已经演示了如何在移动设备（Android，iOS）和边缘设备（例如Google Coral ）上以MediaPipe图形的形式构建和运行ML管道。在这篇文章中，我们很高兴现在MediaPipe图表运行住在Web浏览器中，通过WebAssembly启用并加速XNNPack ML推理库。通过将此预览功能集成到我们基于Web的Visualizer工具中，我们提供了一个游乐场，可以快速迭代图形设计。由于所有内容都直接在浏览器中运行，因此视频永远不会离开用户的计算机，并且每次迭代都可以在实时网络摄像头流（以及很快的任意视频）上立即进行测试。
图1显示了在Visualizer中 运行MediaPipe人脸检测示例
MediaPipe可视化器
MediaPipe Visualizer（参见图2）位于viz.mediapipe.dev。可以通过将图形代码粘贴到“编辑器”选项卡中或将图形文件上传到可视化器中来检查MediaPipe图形。用户可以使用鼠标和滚轮来平移和放大图形的图形表示。该图形还将实时响应编辑器中所做的更改。
图2托管在https://viz.mediapipe.dev的 MediaPipe Visualizer
MediaPipe Visualizer上的演示
我们已经从现有的MediaPipe图形示例中创建了几个示例Visualizer演示。通过在Chrome浏览器中访问以下地址，可以在Visualizer中看到这些内容：
边缘检测
人脸检测
头发分割
手部追踪
通过在编辑器顶部单击正在运行的小人图标，可以在浏览器中执行这些演示中的每个演示（如果加载了非演示工作区，它将显示为灰色）：
这将打开一个新选项卡，它将运行当前图形（这需要一个网络摄像头）。
实施细节
为了最大程度地提高可移植性，我们使用Emscripten将所有必需的C ++代码直接编译为WebAssembly，这是专门为Web浏览器设计的特殊形式的低级汇编代码。在运行时，Web浏览器创建一个虚拟机，在其中可以非常快速地执行这些指令，比传统的JavaScript代码快得多。
我们还创建了一个简单的API，用于在JavaScript和C ++之间来回进行所有必要的通信，从而使我们可以直接从JavaScript更改MediaPipe图形并与之交互。对于熟悉Android开发的读者，您可以将其视为类似于使用Android NDK编写C ++ / Java桥的过程。
最后，我们将所有必需的演示资产（ML模型和辅助文本/数据文件）打包为单独的二进制数据包，以在运行时加载。对于图形和渲染，我们允许MediaPipe自动直接点击WebGL，以便大多数基于OpenGL的计算器可以在网络上“正常工作”。
性能
虽然执行WebAssembly通常比纯JavaScript快得多，但通常也比本机C ++慢得多，因此我们进行了一些优化，以提供更好的用户体验。我们在可能的情况下利用GPU进行图像操作，并选择使用所有ML模型中重量最轻的版本（为速度提供一些质量）。但是，由于计算着色器不适用于Web，因此我们无法轻松利用TensorFlow Lite GPU机器学习推断，并且由此产生的CPU推断通常最终会成为严重的性能瓶颈。因此，为了缓解这种情况，我们通过使用XNNPack ML推理库来自动扩展“ TfLiteInferenceCalculator ”，这使我们大多数应用程序的速度提高了2-3倍。
当前，对基于Web的MediaPipe的支持有一些重要限制：
- 只能使用上面演示图中的计算器
- 用户必须编辑其中一个模板图。他们不能从头开始提供自己的东西
- 用户无法添加或更改资产
- 图的执行程序必须是单线程的（即
ApplicationThreadExecutor） - 不支持在GPU上进行TensorFlow Lite推理
我们计划继续在这个新平台上构建，以便为开发人员提供更多控制权，消除许多（如果不是全部）这些限制（例如，通过动态资产管理）。请遵循Google Developer博客和Google Developer twitter帐户上的MediaPipe标签。（@googledevs）
致谢
我们要感谢Marat Dukhan，Chuo-Ling Chang，Jiangwei，Ming Guang Yong和Matthias Grundmann对这篇博客所做的贡献。