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手掌检测模型

时间：2025-04-29 23:58:16 来源：互联网作者：

论文精读 && MediaPipe Hands 本文介绍了一种基于MediaPipe的实时手部跟踪解决方案，由掌心检测器和手部地标模型组成，能在移动设备上无额外硬件支持进行高精度跟踪。该系统可用于AR/VR应用中的手势识别和交互。摘要生成于 C知道，由更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/134380017

pytorch, hand (object) detect ,yolo v5，手检测手部检测数据集该项目数据集采用 TV-Hand 和 COCO-Hand (COCO-Hand-Big 部分) 进行制作。 TV-Hand 和 COCO-Hand数据集官网地址 http://vision.cs.stonybrook.edu/~supreeth/更多内容请查看https://github.com/XIAN-HHappy/yolo-v5

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根据用户输入的图片或者视频，进行人手21个关键点的检测，并输出相关的关键点的坐标。 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更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

alientek.comhttps://wiki.alientek.com › docs › Boards › Kendryte › 手势识别实验 | 正点原子在线文档5 天之前 · 手掌检测模型负责找出图像中的手掌区域，然后将该区域传递给分类模型进行手势分类。手势分类模型能将输入模型的手掌图片对应的手势进行分类，该模型支持三种手势，分别更多内容请查看https://wiki.alientek.com/docs/Boards/Kendryte/DNK230D/example-ai/hand_recognition/

稀土掘金Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇上节实 2023年8月20日 · 在这篇论文中，提出了一个实时的在终端设备上的手部检测的解决方案，可以预测出手部的骨架，并不需要其他的传感器，而只需要RGB的彩色图像就可以啦。可以用来开发增强现实和虚拟现实的应用。整个的工作流包含更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

01studio.cchttps://wiki.01studio.cc › docs › machine_vision › 手掌关键点检测 | 01Studio5 天之前 · 手掌关键点指的是5个手指的关节位置，通过对关键点分析可以判断任意手势应用。检测摄像头拍摄到的画面中的手掌关键点并画图指示。本实验通过CanMV K230 AI视觉框架开更多内容请查看https://wiki.01studio.cc/docs/canmv_k230/machine_vision/ai_vision/hand/hand_keypoint_det/

alientek.comhttps://wiki.alientek.com › docs › Boards › Kendryte › 手掌检测实验 | 正点原子在线文档5 天之前 · 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，并在矩形更多内容请查看https://wiki.alientek.com/docs/Boards/Kendryte/DNK230D/example-ai/hand_detection/

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