美式手语实时检测系统 2021 SDU
Python==3.8
Pytorch==1.6.0
前端:HTML+JS+CSS
后端:Python Flask
PASCAL VOC2012
自制American Sign Language数据集(训练集3200张+验证集630张)
Daily Life:基于VOC2012数据集,可检测日常生活的20类(VOC的20类),应用的算法有Faster RCNN、Mask RCNN、Cascade RCNN、SSD、YOLOv5
ASL Detection:基于ASL数据集的美式手语实时检测,目前可检测基本的26个字母,应用的算法有Cascade RCNN、SSD、YOLOv5
Faster RCNN:混合精度训练
Mask RCNN:基于Detectron2,带实例分割
Cascade RCNN:基于Detectron2,不带实例分割
SSD:混合精度训练
YOLOv5:带稀疏训练及剪枝
ASL Detection(YOLOv5):FPS 55帧/秒左右,mAP@0.5:0.95 70%