基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)

“ 这是博文《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》项目代码”

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1.项目介绍

    手势作为一种肢体语言，在人类交流中的使用起着重要作用。一个简单的手势蕴涵着丰富的信息，正因为如此，人与人可以之间通过手势来传达大量的信息，实现高速的通信。将手势运用于计算机，能够很好地改善人机交互的效率。

手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。

Demo视频效果：

如果想进一步提高模型的性能，可以尝试：

1. 增加样本数据：原始数据集，基本上都是欧美白色人的图片数据，缺乏亚洲人脸数据集，建议根据自己的业务场景，采集相关数据，提高模型泛化能力

2. 使用参数量更大的模型：本教程使用的YOLOv5s，其参数量才7.2M，而YOLOv5x的参数量有86.7M，理论上其精度更高，但推理速度也较慢。

3. 尝试不同数据增强的组合进行训练

整套项目源码内容包含Light-HaGRID数据集 + YOLOv5训练代码和测试代码

（1）Light-HaGRID数据集

1. 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)

2. 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式

3. 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式

4. 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下

5. 可用于手势目标检测模型训练

6. 可用于手势分类识别模型训练

（2）YOLOv5训练代码和测试代码

1. 整套YOLOv5项目工程的训练代码和测试代码

2. 根据本篇博文说明，简单配置即可开始训练

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2.详细说明

详细说明，请查看原文《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》

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3.资源下载

    敬请网友尊重原创成果，请勿随意转发和倒卖资源！！！！！谢谢合作;

    关于项目的任何问题，均可在博客评论留言~

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    下面是项目下载地址：

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》的项目源码

【源码下载】