分类|手部关键点识别+分类综合项目应用[附代码] 目标检测|pytorch|深度学习|人工

相信大家在很多地方看过Eric.Lee 发布的handpose X项目，Eric.Lee2021 / dpcas · GitCode
但很多人将代码下载下来后，发现里面内容太多，不知道怎么用，或者一运行就报错。这里只对手势关键点+分类这一项目进行整理，【部分代码也加了注释】其他的项目后面会在慢慢整理，可以关注一波。

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目录
文件夹说明
使用步骤

环境：pytorch
文件夹说明 applications-->存放检测项目定义的函数
components-->
-->classify_imagenet：存放分类模型网络和权重文件及分类标签
-->hand_detect:存放yolov3手部检测网络和权重
-->hand_keypoints:存放关键点检测网络和权重
lib--->
-->hand_lib:存放一些定义的函数和配置文件
materials-->
-->audio：语音包(比如正在识别请等待、识别的物体是这之类的)【可以自己再录】
使用步骤 1.下载三个权重文件，百度云：
链接：https://pan.baidu.com/s/1j0RdWoy75nk2aWNjlHgzhQ
提取码：yypn

权重说明：hand_416-2021-02-20.pt# 手部目标检测(不是关键点哦)，放在components/hand_detect/weigths里

ReXNetV1-size-256-wingloss102-0.122.pth # 21点关键点检测，放在components/hand_keypoints/weights里

imagenet_size-256_20210409.pth# 分类检测，放在components/classify_imagenet/weights里

2.进入lib-->hand_lib-->cfg文件夹：
将下载的三个权重文件放在components中三个文件中的weights文件里面。

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修改handpose.cfg配置文件：
修改说明【注意：填写完路径以后，一定不要在后面加注释，不然会报错，可以在上面或许下面加注释】，如果需要检测本地视频，可以去applications-->handpose_local_app.py直接找到VideoCaptrue，修改为自己的视频路径

detect_model_path=# 填写yolov3手部目标检测模型路径

handpose_x_model_path= # 关键点检测权重路径classify_model_path =# 分类权重路径

【分类|手部关键点识别+分类综合项目应用[附代码]】camera_id = 0# 摄像头ID，0是自己笔记本的

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4.运行main.py
可以看一下效果~~imagenet里没有剪刀这个类，我只是随便试了一下~

项目代码：GitHub - YINYIPENG-EN/handpose_and_yolo: 对手势关键点+分类这一项目进行整理，【部分代码也加了注释】其他的项目后面会在慢慢整理，可以关注一波。