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yolo手势识别论文

时间：2025-07-24 17:08:45 来源：互联网作者：

汉斯出版社基于深度学习的手势识别研究本文提出了一种基于深度学习的手势识别系统，该系统利用YOLO捕获手部信息，利用ReXNet捕捉手部21个关键点，利用ResNet-50实现对手势进行分类。更多内容请查看https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation?paperID=91044

Beijing Institute of Technology摘要: 研究YOLO算法在手势识别中的应用，提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YOLO算法是端到端的检测方法，通过卷积神经网络自动提取目标的特征，可以大幅度提高更多内容请查看https://journal.bit.edu.cn/zr/cn/article/doi/10.15918/j.tbit1001-0645.2019.030

万方数据知识服务平台https://d.wanfangdata.com.cn › periodical基于YOLO算法的手势识别-期刊-万方数据知识服务平台2020年9月21日 · 研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YO-LO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/Ch9QZXJpb2RpY2FsQ0hJTmV3UzIwMjUwMTE2MTYzNjE0EhFiamxnZHh4YjIwMjAwODAxMRoIczFid2pjdjE%3D

原创力文档基于YOLO框架的动态手势识别研究.pdf 61页本研究的核心贡献在于对YOLO框架的骨干网. 络和过渡网络进行改进，旨在提升手势识别网络的识别性能以及在复杂环境下的抗干扰. 能力。改进的骨干网络使用了广义高效更多内容请查看https://max.book118.com/html/2025/0503/8137007074007061.shtm

维普期刊基于YOLO算法的手势识别-【维普期刊官网】- 中文期刊服务平台摘要研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YOLO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大幅度提高运算更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7102625774

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}hanspub.org[PDF]基于深度学习的手势识别研究本文使用YOLOv5 (You Only Look Once version 5)、ReXNet (Residual eXception Network) 与ResNet-50 (Residual Network with 50 layers) 相结合的方式实现手势的识别。其更多内容请查看https://pdf.hanspub.org/jsta2024124_62960421.pdf

rjdk.org.cnDetection Model for Static Gesture Recognition Based on 2024年11月19日 · 本文针对YOLOv5模型进行改进，提出基于YOLOv5的手势识别算法。通过替换轻量级主干网络、引入深度可分离卷积和SE注意力机制，降低模型参数量和计算复杂度，实现更多内容请查看https://www.rjdk.org.cn/zh/article/doi/10.11907/rjdk.232165/

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