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手势识别大模型

时间：2025-03-25 13:02:25 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，（2）自定义数据集如果需要增/删类别数据进行训练，或者需要自定数据集进行训练，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. 测试摄像头测试Demo效果图：如果想进一步提高模型的性能，可以尝试：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

基于深度学习的手势识别系统（Python代 4 天之前 · 摘要：本文详细介绍基于深度学习的手势识别系统，在介绍手势识别算法原理的同时，给出了 Python 的实现代码以及 PyQt 的UI界面。手势识别采用了基于MediaPipe的改进SSD算更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/124155373

基于深度学习的常见手势识别系统（网页 2024年4月5日 · 摘要：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、模型构建与训练代更多内容请查看https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18091229

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

（二）手势识别——动作模型训练【代码+数据 2024年11月24日 · 在虚拟现实领域，手势识别技术可以实现用户在虚拟环境中的自由移动和操作，增强虚拟现实的沉浸感和真实感。在智能监控方面，手势识别系统可以用于识别特定的手势动作，例如手势警报系统可以通过识别求救手势来更多内容请查看https://blog.csdn.net/qz1992/article/details/144013233

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的常见手势识别系统 2024年3月15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 · 模型训练的主文件是train.py，下面的三条指令分别对应着小中大三个模型的训练，有GPU的同学可以将设备换为0，表示使用0号GPU卡，显存比较大的同学可以 wdos.cn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/

百度开发者中心大模型训练：实现高效手势识别的关键-百度开发者中心 Nanodet是一种新型的深度学习框架，它结合了CNN和检测算法，旨在高精度地同时实现手势识别和定位。 Nanodet的训练过程主要包含两个阶段：首先是使用大量标注的手更多内容请查看https://developer.baidu.com/article/details/1815189

百度开发者中心用MMCls训练大模型：手势识别的进阶之路-百度开发者中心2023年9月27日 · 在手势识别领域，MMCls可以用于训练手势模型，从而实现对手势图像的分类和识别。训练手势模型需要准备大量的手势图像数据和对应的标签。通常，这些数据可以从公更多内容请查看https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=1853788

GitHub 首先触发分类模型的手势是食指和大拇指捏合。主要是计算两个关键点的欧式距离，当距离小于阈值则为触发状态click_state=True，表示手势触发成功。当两个手都触发捏更多内容请查看https://github.com/YINYIPENG-EN/yolov5_hand_pose

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