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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明提出一种基于改进YOLOv5的复杂场景下手语识别方法，首先对主干网络进行改进，先引入改进的快速金字塔池化（SimSPPF）替换掉原YOLOv5中的骨干网络末端的金字塔池化块SPPF并同时作用在网络的第5层。为了模型更好地捕捉特征之间的关联性，强化模型对重要信息的提取，接着引入二阶注意力机制（SOCA）并作用在第8层；最后为了进一步细节化模型宽高比的计算方法，引入了具有更多惩罚项的Focal‑EIoU损失函数来替换原始YOLOv5的CIoU损失函数，解决了模型面对宽高比例相同但宽高值不同的问题，提高了整个模型的检测精度。实验结果表明，相对于原始的YOLOv5s模型，本发明提出的改进YOLOv5‑WBJ模型在手语检测上的准确率、召回率、平均精度都有了显著的提升，这些改进让聋哑人的交流更加方便。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s的手语交互动作复杂场景识别检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集手语图像，构建手语图像数据集；步骤2：数据集预处理，划分数据集；步骤3：获取原始YOLOv5s预训练模型；步骤4：对YOLOv5s检测模型改进，得到改进的YOLOv5-WBJ模型；步骤5：将手语数据集输入到改进的YOLOv5-WBJ模型训练，实现识别；步骤6：改进YOLOv5-WBJ模型性能的最终评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于改进YOLOv5的复杂场景下手语识别方法
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