大规模: 包含553994张图片,提供大量的训练数据。 多类别标注: 标注了18种不同的手势类别。 YOLO格式: 标签采用YOLO格式,适合用于YOLO系列目标检测模型。 适用领域广: 可应用于手势识别、手势检测、人机交互等领域。 数据集结构 假设数据集文件夹结构如下: 深色版本 ha_grid_dataset/ ├── images/ │ ├── ...
例如,在智能家居中,用户可以通过手势控制家电设备的开关和调节;在医疗康复中,手势识别技术可以帮助医生评估患者的康复进展和手部功能恢复情况。 结论 HaGRID手势识别数据集是一个宝贵的资源,为手势识别技术的发展提供了有力的支持。通过详细介绍HaGRID数据集的特点、下载方式及在手势识别任务中的应用,本文希望能够帮助更多...
近年来,国内外在基于深度学习的手势识别领域已取得了一系列进展。从算法层面,YOLO[2]系列的不断更新为手势识别提供了新的解决方案,例如YOLOv5的轻量化设计使得在移动设备上运行成为可能,而YOLOv8[7]的引入更是在精度和速度上实现了新的突破。在数据集和性能改进方面,通过引入更多样化的数据集和采用数据增强技术,研...
考虑到HaGRID手势识别数据集,所有图片已经标注了手势类别和检测框,因此采用“基于多目标检测的手势识别方法”更为简单。本篇博客就是基于多目标检测的手势识别方法,多目标检测的的方法较多,比如Faster-RCNN,YOLO系列,SSD等均可以采用,本博客将采用YOLOv5进行多目标检测的手势识别训练。 如果你的数据集仅有部分检测框,...
常见的 3D 手势识别数据集 一、单手 二、双手 1. InterHand 2.6M 三、手物 四、其他 setting
我们为手势识别 (HGR) 系统引入了一个大型图像数据集HaGRID(HAndGestureRecognitionImageD ataset)。您可以将其用于图像分类或图像检测任务。提议的数据集允许构建 HGR 系统,可用于视频会议服务(Zoom、Skype、Discord、Jazz 等)、家庭自动化系统、汽车行业等。
pytorch 手势识别 开源模型库 pytorch手写数据集,本文使用pytorch完成一个非常经典的任务——手写数字识别。数据集为LeCun等人于90年代构建的手写数字集MNIST。本文的重点在于对数据的处理,因为torchvision库虽然可以直接加载训练数据,但是这个过程中是看不见数据的,所
手势识别技术的出现,已经受到各种企业的青睐。而如果想要在这个领域内领跑,那么手势识别数据集就是企业必不可少的资源之一。数据堂也可以为您提供优质的手势识别数据集服务,以助企业在竞争中占据优势。 在数据堂,您可以享受到: 1. 高质量的数据标注服务 ...
手势识别数据集是指用于测试、训练和开发手势识别算法的数据集。随着手势识别技术的不断发展,越来越多的企业和研究机构需要大量的手势识别数据集来训练和评估他们的算法。然而,由于手势数据集的收集、标注和维护非常昂贵和困难,很多企业和研究机构往往缺乏足够的数据集来开展相关工作。
314,178张18种手势识别数据 314,178张18种手势识别数据涵盖多种场景、18种手势、5种拍摄角度、多年龄段、多种光照条件。在标注方面,标注21关键点(每个关键点有可见不可见属性)、手势类别和手势属性。314,178张18种手势识别数据可用于手势识别、人机交互等任务。