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基于改进YOLOv5s的静态/动态手势识别算法探究

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为了提高YOLOv5s算法在静态/动态手势识别场景下的应用效果,研究过程针对该算法存在的问题,提出三项改进措施,分别为优化特征金字塔的结构、引入卷积注意力模块和Ghost模块。以上措施旨在提高运算效率和精确率,降低手势识别场景下的漏检和错检。采集一万张静态/动态手势影像,对算法进行训练和检验,将mAP:0。5、召回率、精确性和帧率作为评价指标,对比算法性能。结果显示,改进YOLOv5s算法在各项指标上均有所提升,达到了预期效果。

王路遥

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华为技术有限公司

改进YOLOv5s算法 静态手势识别 动态手势识别

2024

信息系统工程
天津市信息中心

信息系统工程

影响因子:0.29
ISSN:1001-2362
年,卷(期):2024.(12)