基于改進YOLOv5s的靜態(tài)/動態(tài)手勢識別算法探究

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摘要：為了提高YOLOv5s算法在靜態(tài)/動態(tài)手勢識別場景下的應用效果，研究過程針對該算法存在的問題，提出三項改進措施，分別為優(yōu)化特征金字塔的結(jié)構(gòu)、引入卷積注意力模塊和Ghost模塊。以上措施旨在提高運算效率和精確率，降低手勢識別場景下的漏檢和錯檢。采集一萬張靜態(tài)/動態(tài)手勢影像，對算法進行訓練和檢驗，將mAP：0.5、召回率、精確性和幀率作為評價指標，對比算法性能。（剩余4790字）