手势识别yolo |
| 时间：2025-03-25 13:02:16 来源：互联网 作者： |
手势识别2：基于YOLOv5的手势识别系统 (含手势识别数据集 手势作为一种肢体语言，在人类交流中的使用起着重要作用。一个简单的手势蕴涵着丰富的信息，正因为如此，人与人可以之间通过手势来传达大量的信息，实现高速的通信。将手势运用于计算机，能够很好地改善人机交互的效率。 人类的手势主要分为： 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统 展开手势识别的方法（1）基于多目标检测的手势识别方法基于多目标检测的手势识别方法，一步到位，把手势类别直接当成多个目标检测的类别进行训练。（2）基于手部检测+手势分类识别方法该方法，先训练一个通用 展开手势识别数据集说明（1）HaGRID手势识别数据集原始的HaGRID数据集非常大，图片都是高分辨率（1920 × 1080）200W像素，完整下载HaGRID数据集，至少需要716G（2）自定义数据集如果需要增/删类别数据进 展开Python版本手势识别测试效果demo.py文件用于推理和测试模型的效果，填写好配置文件，模型文件以及测试图片即可运行测试了 1. 测试图片 1. 测试视频文件 1. 测试摄像头 测 展开基于yolov5的手势识别训练（1）YOLOv5安装训练Pipeline采用YOLOv5: https://github.com/ultralytics/y（2）准备Train和Test数据下载HaGRID手势识别数据集，这个数据至少需要716GB的硬盘空间 展开更多内容请查看https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433
使用YOLOV5进行手势识别（详细教程） 本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平 更多内容请查看https://blog.csdn.net/bin980817/article/details/119765679
基于YOLOv8的手部检测（1）- 手部数据集获取（数 2024年8月17日 · 手势识别是一种计算机视觉技术，通常用于交互式应用中，通过捕捉用户的手部动作来控制设备或操作界面。高级的手势识别代码通常涉及深度学习库如TensorFlow或PyTorch，以及计算机视觉库如OpenCV。以下是一个简 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141103537
如何使用YOLOv8进行手势识别，并提供详细的训练 2024年11月10日 · 如何使用 YOLOv8 进行手势识别，并提供详细的训练代码和数据集准备步骤。 假设你已经有一个包含2400张图片的数据集，并且这些图片已经标注了XML和TXT标签。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/5985438865
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的常见手 2024年3月13日 · 该系统能够准确识别和分类图像中的手势，支持从静态图片、图像文件夹、视频文件和实时摄像头等多种来源进行手势检测。 功能包括热力图分析、检测框内手势类别显示、手势类别统计、可调节的置信度和IOU阈值，以及 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/685036726
基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见手势识别，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229
PyTorch框架——基于深度学习YOLOv5神经网络手势识别系统2024年12月15日 · 基于深度学习神经网络YOLOv5目标检测的手势识别系统，其能识别的手势有18种，见如下. YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/12725892699
51CTO基于yolov8的手势识别0-9检测系统python源码+onnx模型 2024年9月29日 · YOLOv8以其高效的性能和准确性，在实时性要求较高的手势识别领域表现出色。 该系统通过训练模型来识别图像或视频中的手势，并将其分类为0至9的数字。更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_15962038/12145130
基于计算机视觉手势识别控制系 基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现)，利用yolo进行手势识别的控制系统，最后利用streamlit进行了部署，可在线体验尝试https://kedreamix 更多内容请查看https://github.com/Kedreamix/YoloGesture
YOLOv5的项目实践 | 手势识别项目落地全过程（附 2020年12月23日 · 如果通过机器学习应用可以精确地翻译美式手语，即使从最基础的字母表开始，我们也能向着为听力障碍群体提供更多的便利和教育资源前进一步。 数据和项目介绍 出于多种原因，David Lee决定创建一个原始图像数据 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/14176762.html
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