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手掌检测模型

时间：2025-06-20 10:57:42 来源：互联网作者：

基于YOLOv8的手部检测（1）- 手部数据集获取（数 2024年8月17日 · 本文对网上公开的手部数据集进行获取、清洗、处理与数据增强，用于YOLO等目标检测网络的训练。如下图，可以用来做手势识别的数据集，共19个类别（下图18个类+1个no_gesture类）原数据组成：详细介绍在更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141103537

腾讯云基于mediapipe的人手21点姿态检测模型—CPU上检测速度惊人2024年5月14日 · MediaPipe人手坐标点检测模型可检测图片或视频中人手的21个关键点并输出坐标。有三种输入模式，含两个模型。视频模式下减少手掌检测模型触发次数以提高速更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/news/1386177

基于mediapipe的人手21点姿态检测模型 MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手的21个关键点。 MediaPipe人手关键点检测模型共有三种输入模式： IMAGE：单图像输入模式。 VIDEO：视频模式。 LIVE_STREAM：输入数据实时流的模式，例如来自摄更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

alientek.comhttps://wiki.alientek.com › docs › Boards › Kendryte › 手掌检测实验 | 正点原子在线文档2025年5月26日 · 本实验使用了一个手掌检测模型，该模型用于检测图像中的手掌位置并输出其可信度。通过AI推理出图像中人的手掌的坐标，然后根据坐标在图像中绘制矩形框进行标注，更多内容请查看https://wiki.alientek.com/docs/Boards/Kendryte/DNK230D/example-ai/hand_detection/

01studio.cchttps://wiki.01studio.cc › docs › machine_vision › 手掌检测检测摄像头拍摄到的画面中的手掌并画图指示。本实验通过CanMV K230 AI视觉框架开发，详细说明参考 AI视觉开发框架章节内容，这里不再重复。例程用到的模型已经存放在CanMV K230的文件系统，无需额外拷更多内容请查看https://wiki.01studio.cc/docs/canmv_k230/machine_vision/ai_vision/hand/hand_detection/

https://blog.csdn.net › article › details › 手部21个关键点检测+手势识别- [MediaPipe]2021年4月5日 · MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本篇文章介绍其手部21个关键点检测 (win10，python版) 安更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/115444916

powersai.info利用机器学习，进行人手的21个3D手关节坐标检测2024年5月17日 · 一个手部界标模型，该模型在由手掌检测器定义的裁剪图像区域上操作并返回高保真3D手部关键点。将精确裁剪的手部图像提供给手部界标模型可以极大地减少对数据增强（例如旋转，平移和缩放）的需求，并且可以使网更多内容请查看https://powersai.info/mediapipe-hand-21-3d-detect/

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