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基于Yolov7的手势识别检测源码及训练模型配置与评估.zip

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简介：
该资源包提供了基于Yolov7深度学习框架的手势识别系统源代码、预训练模型和详细的配置文件。其中包括数据集准备方法、模型微调指南以及性能评估脚本，助力用户快速实现手势检测应用的开发与优化。 基于Yolov7实现的手势识别检测源码、训练好的模型以及配置文件现已打包为.zip格式提供下载。该模型能够识别七种手势类别：five（五）、first（一）、loveyou（爱心手语）、ok（好）、one（一）、thumbup（点赞）和yearh。 1. 模型采用yolov7-tiny.yaml及hyp.scratch.custom.yam进行配置。 2. 该模型是在高性能显卡上使用高质量数据集训练迭代了200次所得，识别效果良好且评估指标曲线表现优秀。此版本无需二次训练或微调即可直接用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计和课程设计中，请放心下载并使用。

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  • 基于Yolov7的手势识别检测源码及训练模型配置与评估.zip
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    该资源包提供了基于Yolov7深度学习框架的手势识别系统源代码、预训练模型和详细的配置文件。其中包括数据集准备方法、模型微调指南以及性能评估脚本，助力用户快速实现手势检测应用的开发与优化。 基于Yolov7实现的手势识别检测源码、训练好的模型以及配置文件现已打包为.zip格式提供下载。该模型能够识别七种手势类别：five（五）、first（一）、loveyou（爱心手语）、ok（好）、one（一）、thumbup（点赞）和yearh。 1. 模型采用yolov7-tiny.yaml及hyp.scratch.custom.yam进行配置。 2. 该模型是在高性能显卡上使用高质量数据集训练迭代了200次所得，识别效果良好且评估指标曲线表现优秀。此版本无需二次训练或微调即可直接用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计和课程设计中，请放心下载并使用。
     
  • 基于Yolov7的摔倒识别检测源码及训练模型配置文件与评估指标曲线合集.zip
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    本资源包提供基于Yolov7框架的摔倒识别系统全套代码、训练配置文件以及性能评估图表，适用于科研和实际应用开发。 基于YOLOv7实现的摔倒识别检测源码、训练好的模型（包含13850张数据训练）、配置文件及评估指标曲线已打包为.zip格式提供下载。该模型仅识别一类目标，即“person fall”。具体介绍如下： 1. 模型使用了yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练。 2. 通过高性能显卡与高质量数据集的组合，在迭代200次后完成训练，取得了良好的检测效果及评估指标曲线。此模型可以直接应用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比研究等场景中，无需二次训练或微调。 请放心下载使用！
     
  • 基于Yolov7的打电话行为识别检测源码及训练模型配置文件与评估指标曲线合集.zip
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    本资源包含基于Yolov7框架优化的打电话行为识别系统源代码、预训练模型配置文件以及性能评估曲线，适用于智能监控和安全领域。 基于yolov7实现打电话行为识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip - 模型识别检测类别为1类[打电话] 【模型介绍】 1. 模型使用的是yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练。 2. 该模型在高性能显卡上，通过高质量数据集进行了200次迭代的训练，具有良好的识别检测效果及评估指标曲线，在实际项目中可以直接应用而无需二次训练或微调。适用于课程实验作业、模型效果对比、毕业设计和课程设计等场景，请放心下载使用！
     
  • 基于YOLOv7的智慧农业苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别与检测源码及训练模型配置文件和评估指标曲线合集.zip
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    本资源提供基于YOLOv7框架的苹果叶片病症（包括花叶病、斑点病、叶枯病）智能识别系统，包含源代码、训练模型参数及性能评估图表。 基于Yolov7实现的苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip，包含三个类别的识别：mosaic_disease, spot_wilt_disease, leaf_blight。该模型使用yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练，并在高性能显卡上利用高质量数据集迭代200次完成训练。其识别检测效果及评估指标曲线表现良好，适用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计等场景中直接应用，无需二次训练或微调。
     
  • 基于YOLOv5的手势数字识别模型训练（10类）
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    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的手势数字识别模型，能够准确区分十种不同的手势代表的数字。通过大量数据训练优化了算法精度和速度，为智能人机交互提供了有力支持。 赚取一些积分需要包含训练数据、权重文件和实验图像齐全。
     
  • 基于YOLOV7的水上垃圾识别模型及其训练结果
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    本研究提出了一种基于YOLOv7的深度学习模型，专门用于识别水面上的各种垃圾。通过大量数据训练优化，该模型能够快速准确地检测和分类不同类型的水上污染物，为水域环境监测提供了有效工具。 基于YOLOv7的水上垃圾识别模型是一种高效的技术解决方案，用于识别和分类水域中的各种垃圾，从而帮助环保部门和海洋保护组织更好地管理和保护海洋生态系统。该模型采用深度学习算法，并能实现高精度与高速度的检测及分类功能。通过对水上图像进行实时分析处理，能够快速准确地定位并区分出多种类型的垃圾，如塑料袋、瓶子以及饮料罐等。 使用这一技术可以显著提高垃圾识别和分类的速度与准确性，同时减少对人力资源的需求，从而降低环保部门的成本支出。此外，在海洋环境监测方面，该模型能提供更为精准且实时的数据支持，有助于保护海洋生态系统的健康稳定状态。 除了在环境保护领域中的应用外，基于YOLOv7的水上垃圾识别技术还可以应用于其他场景中。例如，在水上交通安全方面，通过提前检测和避开潜在障碍物（如漂浮垃圾），可以减少船只事故发生的几率，并提高航行的安全性和效率；而在海洋资源调查工作中，则可以通过监测分析海面及水下环境中各类污染物的具体分布情况与数量变化趋势，为后续的环境保护措施提供科学依据。
     
  • 基于Matlab的手势识别：训练识别剪刀、石头、布手势
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    本项目运用MATLAB开发了一套手势识别系统，专注于训练并识别“剪刀”、“石头”、“布”三种经典手势，利用机器学习技术实现高效准确的手势辨识。 基于MATLAB的手势识别技术可以通过训练得到一个模型来识别简单的手势。
     
  • 基于YOLOv5的手势识别系统（包含手势识别数据集及训练代码）.txt
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    本项目提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统，包括定制的手势识别数据集和详细的训练代码，适用于快速部署与研究。 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用价值。本段落将基于YOLOv5构建一个能够识别包括one, two, ok在内的18种常见通用手势动作的手势识别目标检测系统。该系统的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99569，而mAP_0.5:0.95则为0.87605，基本满足了业务性能需求。
     
  • 基于YOLOv9的行人识别、检测与计数系统的Python代码及教程（含预训练模型和性能评估图表）.zip
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    本资源提供了一套基于YOLOv9的行人识别、检测及计数系统，内附详细Python代码与教程，并包含预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统Python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载anaconda和pycharm，在anaconda中创建好项目环境，然后导入到pycharm中进行开发。关于安装与配置的步骤可以在网上找到许多相关博客介绍。 2. 在anacodna环境中通过pip install -r requirements.txt命令来安装所需软件包，或者将其改为清华源后再执行上述命令以加快下载速度。确保所有依赖项都已成功安装。 3. 安装好环境后，在pycharm中导入anaconda中的python解释器即可开始使用（具体操作可以参考网络上的教程） 二、训练模型 1. 准备数据集：需要准备YOLO格式的目标检测数据集，如果不清楚该格式或有其他需求，请查阅相关资料了解如何转换和制作。 2. 修改配置文件：参照代码中的data/banana_ripe.yaml来创建新的yaml文件，并根据实际项目进行调整。主要包括训练、验证路径的设置以及类别定义等信息。 3. 调整train_dual.py中的一些参数，然后开始模型训练： - --weights: 指定预训练权重（如yolov9-s.pt） - --cfg：选择相应配置文件 - --data: 设置数据集路径 - --hyp: 选用的超参设置文件 - --epochs: 设定总的迭代次数 - --batch-size: 根据显存大小调整批处理数量 - --device：指定设备（如0表示使用第一块GPU，cpu则代表在CPU上运行） - --close-mosaic：关闭mosaic数据增强的起始epoch数 训练完成后会在runs/train目录下生成模型文件和日志信息。 三、测试 1. 修改detect_dual.py中的参数以适应自己的需求： - --weights: 使用之前训练得到的最佳权重 - --source: 指定待测图像或视频路径 - --conf-thres, --iou-thres：自定义置信度和IOU阈值 运行完成后的结果将保存在runs/detect文件夹中。
     
  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。