您当前的位置：首页 > Manus

手势识别模型训练

时间：2025-03-26 11:25:40 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，先训练一个通用的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716GB （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. 测试摄像头测试Demo效果图：如果想进一步提高模型的性能，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/yo（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

初学入门YOLOv5手势识别之制作并训练自己的数据集2022年4月1日 · YOLOv5 模型必须在标记数据上进行训练，以便学习该数据中对象的类别。在开始训练之前，有两个选项可用于创建数据集：使用 Roboflow 以YOLO格式自动标记，准备和更多内容请查看https://blog.csdn.net/blink182007/article/details/123569332

基于卷积神经网络的手势识别 (剪刀、石头、布) 手势分为石头（rock）、剪刀（scissors）、布（paper）三类，每类采集4900张作为训练数据集，100张作为测试数据集，除手势之外还增加"其他"类，这类表示没有任何手更多内容请查看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

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 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、更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/685036726

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更多内容请查看https://segmentfault.com/a/1190000045428056

GitHub 本项目使用了三个算法模型进行的功能实现。 yolov5做手部目标检测，ReXNet (支持Resnet系列)做手部21关键点回归检测，Resnet50做物体分类识别。 (其实就是三个算法更多内容请查看https://github.com/YINYIPENG-EN/yolov5_hand_pose

推荐资讯

栏目更新

栏目热门