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手势识别模型

时间：2025-03-12 12:05:34 来源：互联网作者：

基于深度学习的手势识别系统（Python代码，UI界面 2023年6月27日 · 本文详细介绍了如何基于YOLOv8构建一个手势识别系统，并实现了简单的PyQt5 UI界面。通过模型训练、实时摄像头检测和手势识别逻辑，我们验证了YOLOv8在手势识别中的有效性。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/124155373

实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17日 · 利用YOLOv8获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。本文使用检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。在下一篇基于关键更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664

基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 本文介绍了基于YOLOv8/v7/v6/v5算法的常见手势识别系统，包括数据集处理、模型构建、训练代码和网页界面设计。用户可以通过网页上传图片、视频或摄像头进行手势检测，选择不同的模型进行预测，并查看检测结果和性更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的常见手势识别系统 2024年3月15日 · 本博客详尽阐述了通过深度学习技术构建手势识别系统的过程，并附上了全套实施代码。系统采用了先进的YOLOv8算法，并通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能对更多内容请查看https://www.cnblogs.com/sixuwuxian/p/18050240

zeeklog.comhttps://zeeklog.com/ji-yu-yolov5-de-shou-shi-shi-bie-xi基于YOLOV5的手势识别系统源码及模型，训练得到能识别 2024年12月25日 · 本期我们带来的内容是基于YOLOV5的手势识别系统，我们将会训练得到能识别10种常用手势的模型，废话不多说，还是先看效果。不熟悉pycharm的anaconda的小伙伴请更多内容请查看https://zeeklog.com/ji-yu-yolov5-de-shou-shi-shi-bie-xi-tong-yuan-ma-ji-mo-xing-xun-lian-de-dao-nen-shi-bie-10-zhong-chang-yong-shou-shi-de-mo-xing/

SegmentFault 思否【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智 2024年10月30日 · 手势识别系统，使用Python作为主要编程语言，通过收集了10种手势图片数据集（0~9），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，然后训练模型得到一个识别精度较高的模型文件，在基于Django搭建网页端 bkok.cn更多内容请查看https://segmentfault.com/a/1190000045428056

51CTO手势图像识别实战(LeNet模型)-AI.x-AIGC专属社区-51CTO.COM2024年12月5日 · 上一章内容我们初步了解了卷积、卷积神经网络、卷积神经网络的搭建过程以及经典的LeNet网络结构，本篇内容将基于LeNet网络结构，实现手势识别。手势识别数据集介更多内容请查看https://www.51cto.com/aigc/3198.html

基于视觉的手势识别算法综述手势识别可以分为静态手势识别和动态手势识别两类。静态手势识别的研究对象是某一时刻的手势图像，其识别结果与图像中手部的外观特征（如位置、轮廓和纹理等）强烈相关[3]。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/658534079

rjdk.org.cn基于YOLOv5的静态手势识别检测模型2024年11月19日 · 针对实时手势检测需求，提出一种基于YOLOv5的手势识别算法。通过采用轻量级主干网络MobileNetV3替代YOLOv5s中的CSPNet-53，优化后的主干网络整合了深度可分离更多内容请查看https://www.rjdk.org.cn/zh/article/doi/10.11907/rjdk.232165/

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