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yolo 手势检测

时间：2025-07-24 17:09:27 来源：互联网作者：

9检测系统，利用深度学习技术，能快速准确识别0至9数字手势，具备高实时性，在多领域应用前景广，提供源码、模型及测试数据。更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2545011

SegmentFault 思否基于YOLOv8的人体检测、行人识别项目｜完整源码 6 天之前 · 源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集 (带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。更多内容请查看https://segmentfault.com/a/1190000046897437

使用YOLOV5进行手势识别（详细教程）本文详细介绍了在Windows10系统中搭建YOLOv5环境的步骤，包括安装Anconda3、PyTorch、PyCharm，下载YOLOv5资源包，以及配置LabelImg工具。接着，讲解了如何制作和训练自己的数据集，包括数据集的更多内容请查看https://blog.csdn.net/bin980817/article/details/119765679

百度开发者中心基于YOLOv5的手势识别系统：实现高效人机交互本文将介绍如何使用YOLOv5构建一个手势识别系统。目前，手势识别的方法主要有两种：基于多目标检测的手势识别方法和基于手部检测+手势分类识别方法。前者通过检测更多内容请查看https://developer.baidu.com/article/details/2743895

GitHub yolov5手势物体识别，同时为了方便更多的人直接拿来应用，我生成了支持windows系统的应用小程序，即便你电脑上没有安装pytorch,没有安装cuda、python，都可以使用~！更多内容请查看https://github.com/YINYIPENG-EN/yolov5_hand_pose

https://blog.csdn.net › article › details › 【目标检测】你想知道的手势识别都在这里【YOLO 2022年5月7日 · 本文档详细介绍了使用YOLOV3和ResNet50进行手势识别的系统开发流程。项目背景强调了非接触式交互的需求，硬件环境包括GTX1660显卡和i3-9100F CPU。 YoloV3和ResNet50分别用于目标检测和特征提取，通过数据更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_45304503/article/details/117308306

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