手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络
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简介：
本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。
手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。
**训练步骤：**
1. 下载直升机编组数据集。
2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。
3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径：
```shell
python basic_lstm.py ../data
```
**测试步骤：**
使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码：
```shell
cd testing
python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar
```
依赖库包括：
- pyTorch 0.3.xx
- OpenCV 3.3.1
- PIL 5.0.0
- Numpy 1.13.1
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