yolov5动作识别系统

基于YOLOv5的手势识别目标检测系统可以用于识别常见的通用手势动作，如one、two、ok等。该系统在人机交互的各个领域都有广泛的应用，包括汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台。使用YOLOv5进行多目标检测的手势识别方法相对简单，可以通过标注好手势类别和检测框的数据集进行训练。YOLOv5是一种较为完备且使用广泛的版本，具有良好的调用、训练和预测的方便性。此外，YOLOv5还提供了不同大小和参数数量的网络，以满足不同设备需求和应用场景的要求。基于多目标检测的手势识别方法在YOLOv5上的平均精度平均值mAP_0.5为0.99569，mAP_0.5:0.95为0.87605，基本满足业务的性能需求。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5实现目标识别全流程【超级详细！】](https://blog.csdn.net/weixin_42377570/article/details/128675221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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