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手部目标检测模型

时间：2025-04-30 00:07:40 来源：互联网作者：

小模型的手部目标检测训练和部署需求：自己搭建一个足够小（1M以内）的手部检测的模型。使用目标检测算法和手部的数据集进行实验。经过自己探索，寻找的资源和实施方法整理如下。 1.直接调用MideaPipe更多内容请查看https://blog.csdn.net/chenjialu223/article/details/125615452

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

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

ModelScope 魔搭社区https://www.modelscope.cn › datasets › modelscope › hand手部检测数据集2022年12月15日 · 本数据集主要用于手部检测模型训练、测试和finetune演示，包含26000张训练图片和6500张验证图片，及其对应标注文件共计约60000个手部box，本数据集来自公开数据更多内容请查看https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/hand_detection_dataset/summary

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 · 轻量化 Mobilenet-v2 模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU (4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右，基本满足业务的性能需求。下表格给出HRNet，以及轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet的计算量和参数更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/676267363

ModelScope 魔搭社区手部检测模型2023年5月30日 · 该模型主要用于手部检测任务，从图像中检测出人手框坐标、置信度和标签。该任务使用阿里云PAI-EasyCV框架下的YOLOX-PAI模型在TV-hand和coco-hand-big综合数据集上训练而来，YOLOX-PAI vhdns.cn更多内容请查看https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_yolox-pai_hand-detection/

实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17日 · 利用 YOLOv8 获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。本文使用检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。在下一篇基于关更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664

腾讯云Yolov8-pose关键点检测：训练实战篇 | 手部关键点 2023年12月25日 · YOLOv8目前支持目标检测、实例分割、图像分类、目标跟踪、姿态估计，也许还有更多惊喜在后面。进军工业界标杆，并向着“CV全家桶”阔步向前。 train: images /train # train images (relative to 'path') 4 images. val: 更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2367607

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