手语识别模型构建与部署教程

资源摘要信息: "本资源提供了基于CVPR2021挑战赛手语识别（SLR）论文的毕业设计手语识别模型搭建及部署的Python源码。该源码已经过本地编译，确保了可运行性。资源项目的难度适中，内容已经过助教老师审定，适合学习和实际使用。用户可以放心下载使用该资源。" 知识点详细说明: 1. 毕业设计: 毕业设计是高等教育中一个重要的环节，是学生在学习生涯中综合运用所学知识进行项目设计和研究的过程。在这个案例中，手语识别模型搭建及部署被选为毕业设计的主题，这要求学生不仅要深入理解手语识别技术，还要掌握如何将理论知识转化为实际应用。 2. Python: Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁易读的语法而受到许多开发者的喜爱。它在数据科学、机器学习、人工智能和Web开发等领域都有广泛应用。本资源中的项目使用Python作为开发语言，表明这些领域常常需要使用到Python的库和框架。 3. 手语识别: 手语识别是指通过计算机技术来理解和解释手语的过程，它是计算机视觉和人工智能领域的一个研究热点。该技术可以帮助聋人或有语言障碍的人群更好地与他人沟通。手语识别系统通常涉及图像处理、模式识别和机器学习等技术。 4. 源码: 源码指的是软件程序的原始代码，它是由程序员使用编程语言书写的。在这个案例中，源码为手语识别模型搭建及部署提供了实现细节。源码通常用于学习、维护、扩展和定制软件应用。 5. 模型搭建及部署: 模型搭建是指创建机器学习模型的过程，这包括数据预处理、特征提取、模型选择、训练和验证等步骤。而模型部署是指将训练好的模型应用到实际的生产环境中，使其能够接收输入数据，进行预测或决策，并输出结果。 6. CVPR2021挑战赛手语识别（SLR）论文: CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是计算机视觉领域内一个非常著名的国际会议。2021年的挑战赛中，手语识别（SLR）是一个特别的竞赛项目，旨在推动手语识别技术的发展。该论文详细描述了手语识别的最新研究进展、算法创新和实验结果。 7. 期末大作业: 期末大作业通常是高校课程的结业任务，要求学生通过一个较大的项目来展示他们对课程内容的理解和应用能力。它可能包括理论研究、软件开发、项目报告等部分。本资源提供了一个完整的、可以运行的系统，非常适合用作期末大作业。 文件名称列表中的"CVPR21Chal-SLR_xiaofeng_SLR-主main"可能表明了项目的主要执行文件或模块的名称，其中可能包含了完成手语识别任务的关键代码。 综上所述，本资源为学习和实现手语识别技术提供了一个实用的平台，通过基于CVPR2021手语识别挑战赛的论文实现了一个可以在真实环境中运行的手语识别系统。这不仅是一份适合毕业设计的资料，也为对计算机视觉和模式识别领域感兴趣的开发者提供了一个很好的实践机会。