yolov5手部检测

### YOLOv5用于手部检测的实现方法

#### 选择合适的YOLOv5版本
对于手部检测任务，可以选择不同的YOLOv5变体。较小的模型如YOLOv5s具有更快的速度但可能牺牲一些精度；较大的模型如YOLOv5x则提供更高的精度，不过推理速度会有所下降[^2]。

#### 准备数据集
为了使模型更好地适应特定应用场景下的手部识别需求，建议收集至少30万张图片作为训练样本，并确保这些图像覆盖了各种实际操作环境中可能出现的情况，以此提升模型的泛化能力。

#### 修改网络结构
考虑到手部尺寸相对一致的特点，在构建自定义版本时可考虑简化原有架构——采用单一尺度（例如36×36像素）的特征图来进行目标定位预测，从而减少计算资源消耗并加快处理效率[^3]。

#### 数据预处理与增强
通过实施多种方式的数据扩增策略（比如随机裁剪、翻转等），可以在不显著增加额外标注工作量的前提下有效扩充可用素材的数量和多样性，进而有助于优化最终效果。

#### 训练过程设置
- **损失函数**：沿用原版设定即可满足大多数情况的要求。
- **学习率调整计划**：遵循官方推荐方案或依据实验反馈灵活定制。
- **批量大小**：根据硬件条件合理选取以平衡收敛速率与内存占用之间的关系。

import torch
from pathlib import Path

# 加载预训练权重文件路径
weights_path = 'yolov5s.pt'

# 定义保存新模型的位置
save_dir = str(Path('runs/train/exp'))

!python train.py \
    --img 640 \
    --batch-size 16 \
    --epochs 50 \
    --data hand_dataset.yaml \
    --cfg yolov5s_custom_head.yaml \
    --weights {weights_path} \
    --project runs/train \
    --name exp \
    --exist-ok