可以在哪里获取手语数据集?
时间: 2023-05-20 22:03:53 浏览: 696
您可以在以下网站获取手语数据集:
1. Sign Language MNIST:https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist
2. RWTH-PHOENIX-Weather 2014 T:https://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/~koller/RWTH-PHOENIX-2014-T/
3. Chinese Sign Language Dataset:https://github.com/ChanChiChoi/Chinese-Sign-Language-Dataset
希望这些信息能对您有所帮助!
相关问题
Movementlibras数据集
Movementlibras数据集是一个手语识别数据集,其中包含了来自巴西手语字母的手势视频数据。该数据集总共包含了15个手语字母,每个字母都有约200个示例,其中大约75%用于训练,25%用于测试。每个示例都是由一个彩色摄像机拍摄的,分辨率为640x480,每秒帧数为30。数据集还包括手语字母的标签和手势的二维坐标。该数据集可用于手语识别和动作识别等领域的研究。
基于yolov5的手语识别怎样进行数据预处理
对于基于yolov5的手语识别,数据预处理是非常重要的一步。以下是一些可能有用的预处理步骤:
1. 数据收集:首先需要收集手语的图片数据集。可以使用公共数据集,也可以自己采集数据。采集时要注意拍摄角度、光照等因素。
2. 图像增强:进行图像增强可以帮助提高模型的准确率。可以使用一些常见的图像增强技术,如旋转、缩放、翻转、亮度调整等。
3. 标注数据:需要对图片进行标注,标注手语的位置和类别。可以使用标注工具,如labelImg等。
4. 划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常训练集占总数据集的70% ~ 80%,验证集和测试集各占10% ~ 15%。
5. 数据转换:将标注好的数据转换成yolov5可读取的格式。yolov5需要的格式是txt文件,每个txt文件对应一张图片,其中包含了该图片中所有手语目标的位置和类别。
6. 数据增强:对训练集进行数据增强,增加模型的泛化能力。可以使用yolov5自带的数据增强脚本,也可以使用其他数据增强库,如Albumentations等。
以上是一些常见的数据预处理步骤,具体的预处理方法可以根据实际情况进行调整。
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