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手部关键点识别模型

时间：2025-04-30 00:00:30 来源：互联网作者：

2.手部关键点数据集1：handpose_datasets_v22024年8月17日 · 手部姿态估计、手势识别和手部动作识别等任务时，可以转化为对手部关键点的分布状态和运动状态的估计问题。本文主要给出手部关键点数据集获取的方式。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141174615

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。 (其实就是三个算法做的级联) 使用yolov5s进行训练，数据集共更多内容请查看https://github.com/YINYIPENG-EN/yolov5_hand_pose

XIAN-HHappy/handpose_x: 手部21个关键点检测该项目通过手势操作选择分类识别区域或是ocr识别区域，送入分类识别网络或是第三方web识别服务，亦或是检索数据库等应用。原理：通过二维约束获得静态手势，该示例是通过食指伸更多内容请查看https://github.com/XIAN-HHappy/handpose_x

阿里云开发者社区实时手部关键点检测跟踪（附完整源码+代码详解）2024年6月13日 · 手部关键点检测是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于识别与定位手部在图像或视频中的关键位置点，如指关节和手腕等。通过精确识别这些关键点，我们可以获取到手部的精确姿态和手势信息。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1536943

gitcode.comhttps://gitcode.com › Open-source-documentation-tutorial › 手部关键点数据集详细介绍:这是一个专注于手部关键点检测与这是一个专注于手部关键点检测与姿势估计的开源项目，提供了丰富的数据集和多种实现方式，助力深度学习研究与实际应用。数据集包含大量手部图片及关键点信息，涵盖手腕、手指关节等更多内容请查看https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/25fda/overview

手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手 2024年1月5日 · 本项目采用 Top-Down (自上而下) 方法，使用YOLOv5模型实现手部检测，使用HRNet进行手部关键点检测。本项目基于开源的HRNet进行改进，关于HRNet项目请参考GitHub. 项目收集了三个手部检测数据集和三个手部关键 wdos.cn更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676267363

sipeed.comhttps://wiki.sipeed.com › maixpy › doc › zh › vision › handMaixPy MaixCAM 人手部 21 个关键点三维坐标检测修改例程，识别到关键点后，按照同样的方法生成图片，然后传给你训练的分类模型进行识别得到结果。进阶：基于关键点检测实现手动作识别之--复杂动作更多内容请查看https://wiki.sipeed.com/maixpy/doc/zh/vision/hand_landmarks.html

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