【摘 要】
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随着人机交互的发展,手势识别越来越重要。同时,移动端应用发展迅速,将人机交互技术在移动端实现是一个发展趋势。该文提出一种改进YOLOv4-tiny的手势识别算法。首先,在YOLOv4-tiny网络基础上,添加空间金字塔池化(SPP)模块,融合了图像的局部和全局特征,增强网络的准确定位能力。其次,在YOLOv4-tiny原网络的3个最大池化层和新增SPP模块后各添加一个1×1的卷积模块,减少了网络的
【机 构】
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哈尔滨理工大学 哈尔滨 150080
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随着人机交互的发展,手势识别越来越重要。同时,移动端应用发展迅速,将人机交互技术在移动端实现是一个发展趋势。该文提出一种改进YOLOv4-tiny的手势识别算法。首先,在YOLOv4-tiny网络基础上,添加空间金字塔池化(SPP)模块,融合了图像的局部和全局特征,增强网络的准确定位能力。其次,在YOLOv4-tiny原网络的3个最大池化层和新增SPP模块后各添加一个1×1的卷积模块,减少了网络的参数,提高网络的预测速度。在此基础上,利用K-means++算法生成适合检测手势的先验框,加快网络检测手
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