Vision Transformer (ViT)处理手势识别

### 使用 Vision Transformer (ViT) 进行手势识别

#### 构建数据集
为了使用 ViT 实现手势识别，构建合适的数据集至关重要。该数据集应包含大量标注好的手部图像及其对应的手势类别。这些图像是训练模型的基础，确保其具有足够的多样性来覆盖各种可能的手势形态[^1]。

#### 数据预处理
在将图像送入 ViT 前需对其进行必要的预处理操作。这通常涉及调整大小至固定尺寸、归一化像素值范围等步骤。对于特定应用如手势识别来说，还可以考虑提取关键点信息（例如手指尖的位置），并将其编码成额外特征向量附加给每张图片一起输入网络中[^3]。

#### 修改标准ViT架构适应手势识别任务
原始版本的ViT主要用于静态图像分类，在应用于连续动作捕捉类问题时需要做一些改动以更好地匹配实际需求：

- **时间维度扩展**：引入多帧序列作为单次预测依据而非仅依赖于单一时刻的画面；
- **局部增强机制**：增加对局部区域的关注度权重以便更精准地定位出手掌轮廓线及指关节处的变化情况；

import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel, ViTConfig

class GestureRecognitionViT(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=5):  # Assuming there are five gesture classes.
        super(GestureRecognitionViT, self).__init__()
        
        config = ViTConfig(image_size=(96, 96), patch_size=16)
        self.vit = ViTModel(config)

        self.classifier = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        outputs = self.vit(x).last_hidden_state[:,0,:]  # Take the first token's output from each sequence.
        logits = self.classifier(outputs)
        return logits

上述代码展示了如何创建一个继承自 `nn.Module` 的新类 `GestureRecognitionViT` 来定义定制版 ViT 模型结构。这里假设存在五个不同的手势类别，并相应设置了最终全连接层输出节点数为五。同时注意到取用了最后一层隐藏状态中的第一个标记代表整幅画作的整体语义表示形式用于后续分类决策过程之中。

#### 训练与评估
利用准备好的数据集对该特制后的 ViT 手势识别器实施监督式学习流程直至收敛稳定为止。期间要不断监控验证集合上表现指标变化趋势及时调参优化防止过拟合现象发生。完成后即可部署上线测试真实场景下的性能效果了[^2]。