基于YOLOv5的手势识别系统
资源介绍
本仓库提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统资源文件，文件名为“基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集 训练代码).txt”。该资源包含了手势识别数据集和训练代码，帮助用户快速搭建和训练手势识别模型。
资源内容
- 手势识别数据集：包含18种常见的通用手势动作，如onetwook等。数据集经过精心标注，适用于YOLOv5模型的训练。
- 训练代码：提供了完整的训练代码，用户可以直接使用这些代码进行模型训练，无需从零开始编写代码。
系统性能
基于YOLOv5s的多目标检测手势识别方法，在测试集上的性能表现如下：
- 平均精度平均值（mAP_0.5）：0.99569
- 平均精度平均值（mAP_0.5:0.95）：0.87605
这些性能指标表明，该手势识别系统基本满足业务的性能需求，能够准确识别多种手势动作。
应用场景
手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在多个领域具有广泛的应用前景，包括但不限于：
- 汽车领域：通过手势控制车载系统，提升驾驶安全性。
- 家庭自动化系统：通过手势控制智能家居设备，提供更便捷的用户体验。
- 视频/流媒体平台：通过手势控制播放、暂停等操作，增强用户互动性。
使用说明
- 下载资源文件：从本仓库下载“基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集 训练代码).txt”文件。
- 解压文件：解压下载的文件，获取数据集和训练代码。
- 配置环境：根据训练代码的要求，配置相应的Python环境和依赖库。
- 训练模型：使用提供的训练代码和数据集，开始训练手势识别模型。
- 测试与部署：训练完成后，可以使用测试数据集评估模型性能，并根据需要进行部署。
注意事项
- 请确保在训练前已经正确配置了YOLOv5所需的环境和依赖库。
- 数据集和训练代码仅供学习和研究使用，未经授权不得用于商业用途。
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