10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.015
关于残差网络的手势识别算法实现
残差网络作为卷积神经网络中的经典模型,受到了研究者的广泛关注,因此产生了多种衍生模型.同时,手势识别也是当前的热点研究领域,在利用残差网络实现手势识别方面已有大量研究成果.本文利用了多种残差网络模型的衍生模型,对ASL手势数据集进行训练,得到了不同模型下的实验结果.其中,训练结果最好的模型是ResNet18_v1,它的识别正确率最高可达到93.3％.研究结果表明:在残差网络的衍生模型中,所堆叠的卷积层数越多,对准确率的提升效果不一定越强,需要根据任务要求,灵活选择模型并应用.
手势识别、卷积神经网络、残差网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家级大学生创新创业训练计划项目201910856009
2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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