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手势识别训练好的模型

时间：2025-03-26 11:25:10 来源：互联网作者：

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

基于卷积神经网络的手势识别 (剪刀、石头、布) 实例化模型很简单，在python中通过如下语句即可实例化一个自己定义的模型. 优化器选择常用的Adam优化器. 由于手势识别是一个分类问题，故损失函数选择常用的交叉损失更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/435710484

（二）手势识别——动作模型训练【代码+数据 2024年11月24日 · 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及时报警，提高安全性和应急响应能力。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qz1992/article/details/144013233

https://blog.csdn.net/weixin_42756970/article/details/基于YOLOV5的手势识别系统源码及模型，训练得到能识别配置环境。不熟悉pycharm的anaconda的小伙伴请先看这篇csdn博客，了数据处理。实现准备处理好的yolo格式的数据集，一般yolo格式的数据是一张配置文件准备。数据配置文件的准备。配置文件是data目录下的模型训练。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模型使用。模型的使用全部集成在了 detect.py 目录下，你按照下面的指令指请在 blog.csdn.net 查看完整列表更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_42756970/article/details/128564596

基于YOLO11框架实现了一个高精度、高效的石头、剪刀、布 2025年2月4日 · 本项目使用YOLO11框架实现了一个石头、剪刀、布手势预测模型。经过高精度训练（99%准确率），该模型能够实时通过摄像头检测并分类手势（石头、剪刀、布）。该技术更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/21222309140

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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

GitHub本研究所使用的数据集包含2100张手势图像，涵盖了9种不同的手势类别，包括“back”、“closed”、“down”、“forward”、“left”、“open”、“right”、“stop”和“up”。这些手势不仅具有明确的物理特征，还在不同的文化和场景中具有不同的语义。更多内容请查看https://github.com/VisionMillionDataStudio/Hand-Gestures531

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