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c4dYOLO2手势识别效果测试.rar
c4dYOLO2手势识别效果测试.rar
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YOLOV2训练手势模型,然后用OPENCV DNN调用,有三种运行方式,CPU OPENCL OPENCL_FP16
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手势识别
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手势识别 问题陈述 想象一下,您正在一家制造最先进的智能电视的家庭电子公司担任数据科学家。 您想要在智能电视中开发一项很酷的功能,该功能可以识别用户执行的五个不同手势,这将有助于用户控制电视 手势由电视上安装的网络摄像头连续监视。 每个手势对应一个特定的命令: 竖起大拇指:增大音量竖起大拇指:减小音量左滑动:“跳”向后10秒右滑动:“跳”向前10秒停止:暂停电影 每个视频都是30帧(或图像)的序
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YOLO训练过程参数可视化
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YOLO训练过程参数可视化,直接运行即可。方便查看训练是否收敛。
yolo训练 可识别滑块缺口等一系列验证码 易语言源码
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yolo训练 神经网络 可识别滑块缺口等一系列验证码 识别行人 汽车等视觉标注
YOLO实战:训练自己的手势识别模型
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本课程主要向大家讲解如何基于YOLO网络的精简版本tiny-yolo训练手势识别模型,从图片数据采集,图片标注,网络参数修改,模型训练,模型测试等,项目中用到的标注好的数据集和训练好的模型向购买课程的同学免费提供。 本人后续还会推出将手势识别模型,安全帽识别模型,openpose人体姿态识别模型等目标检测识别模型移植到华为海思3516DV300系列低成本的嵌入式板子上的相关课程,加速人工智能的落地
基于USTC数据集+MediaPipe+Yolov5实现的手语视频识别系统源码.zip
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基于USTC数据集+MediaPipe+Yolov5实现的手语视频识别系统源码.zip 毕业设计项目 USTC数据集 MediaPipe Yolov5 手语视频识别系统 基于USTC数据集+MediaPipe+Yolov5实现的手语视频识别系统源码.zip USTC数据集 MediaPipe Yolov5 手语视频识别系统 基于USTC数据集+MediaPipe+Yolov5实现的手语视频识别
yolo5手势识别数据集+模型-.zip
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标注的1300张数据集,以及训练好的模型,制作不易,欢迎下载
手势识别数据库(已标记)
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本数据集数据取自 https://lttm.dei.unipd.it//downloads/gesture/ 原数据集包含了14个人采集的共1400张样本,共10种手势。包括RGB图像、深度信息等,原图大小1280*960。 本数据集只选用了RGB图像,并将图像缩小为400*300。同时对所有的手势进行了样本标记,以PascalVOC格式记录。 所有标记坐标均以(0,0)为图像左上角点。
开源用Ex_Dui4.1编写的全自绘YOLO 标注功能-易语言
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用Ex_Dui4.1编写的全自绘YOLO 标注功能 开源的这部分功能,属于阉割版并且有bug存在,因为有朋友觉得我写的这个标注部分界面非常好看,这里打算只是开源这部分功能,开源的功能只为了部分新手学习与理解,并不能用于商业使用,当然如果你有能力可以自己修复功能,并且完善 ps:开源版本bug并不打算修复,只为了大家学习学习
HAND GASTURE DETECTION手势识别 OPENCV2.4.3(VS2010下可直接运行)
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一款基于HAAR分类的手势识别代码,作者已经打包为VS2010可直接运行的SLN了,基于OPENCV2.4.3可直接运行。注意修改你的库文件地址,默认为D:/OPENCV
手势识别效果测试
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采用皮肤检测,找到手势所在的区域,然后利用训练好的模型,对手势进行分类,大家可以看看效果
手势识别.rar
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VS2010+OpenCV2.3.3环境下开发,采用模板匹配和HU不变矩实现1-10手势数字分类识别
HandGestureGUI.rar_手势识别_识别
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一个自己写的基于手机的编写的手势识别程序。
opencv-手势识别.rar
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本资料整理的是代码使用python-opencv编写,可以实现简单的手势识别,运行结果在文件内,有需要的小伙伴可以拿去学习。
手势识别图像数据,三种手势每种100张图片
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几个基于openCV开发的手势识别代码
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数字手势数据集(Coursera - Deep Learning)
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论文研究-基于Kinect骨骼数据的静态三维手势识别 .pdf
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基于Kinect骨骼数据的静态三维手势识别,李红波,丁林建,手势作为一种自然、直观的交流方式,在人机交互领域得到越来越广泛应用。研究的手势主要指手与臂形成的一种空间三维姿势,现有方
运动手势识别0,1,2,3,4,5
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运动空中手势识别数据集,自己采集的,包含0,1,2,3,4,5,6数量分别为468,954,281,282,346,448,885 第6类是负样本。
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手势识别(python).rar
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使用opencv对手势关节进行识别,并画出骨架。(python)
shenjingwangluo.rar_shenjingwangluo_手势_手势 识别_手势识别_神经网络 手势
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基于神经网络的手势识别,神经网络的权重可以通过梯度下降法来学习,识别算法对上,下,合并,停止四种姿势进行识别,效果很好。
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c4dYOLO2手势识别效果测试.rar
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效果测试
说明.txt
266B
c4dyolo2手势检测400X86T.exe
77.14MB
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