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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于MobileNetv3网络模型改进的MGC‑YOLOv5s手语手势识别方法。所述方法包括：采集手语数据，构建常用手语手势数据集；预处理所述手语手势数据集；将训练集输入至改进手语手势识别模型进行训练，其中，所述改进手语手势识别模型的基层模型采用YOLOv5s架构，采用MobileNetv3_small网络模型并保留原有模型中的SPPF模块作为主干网络模型，将GSConv模块引入到Neck层中替代原始网络中的标准卷积，将CBAM注意力机制引入传统的Bottleneck模块中，构建CBAMBottle‑neck模块，使用CBAMBottle‑neck模块替换BotteNeck部分，构成C3CBAM，所述C3CBAM用于在所述Neck层中提取图像的特征；将待检测手语数据输入到训练后所述改进手语手势识别模型中，得到手语识别结果。旨在解决如何实现快速、高精度的进行手语识别检测的问题。
主权项：1.一种基于MobileNetv3网络模型改进的MGC-YOLOv5s手语手势识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集手语数据，构建常用手语手势数据集；预处理所述手语手势数据集；将训练集输入至改进手语手势识别模型进行训练，其中，所述改进手语手势识别模型的基层模型采用YOLOv5s架构，采用MobileNetv3_small网络模型并保留原有模型中的SPPF模块作为主干网络模型，将GSConv模块引入到Neck层中替代原始网络中的标准卷积，将CBAM注意力机制引入传统的Bottleneck模块中，构建CBAMBottle-neck模块，使用CBAMBottle-neck模块替换BotteNeck部分，构成C3CBAM，所述C3CBAM用于在所述Neck层中提取图像的特征；将待检测手语数据输入到训练后所述改进手语手势识别模型中，得到手语识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 一种基于MobileNetv3网络模型改进的MGC-YOLOv5s手语手势识别方法
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