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美式手语实时检测系统 2021 SDU,自制数据集完成初步的26个字母的实时检测,附带基于VOC数据集的Daily Life目标检测,涵盖算法有Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN, SSD, YOLOv5

Primary LanguagePython

ASL-Detection

美式手语实时检测系统 2021 SDU

Environment

Python==3.8

Pytorch==1.6.0

前端:HTML+JS+CSS

后端:Python Flask

Datasets

PASCAL VOC2012

自制American Sign Language数据集(训练集3200张+验证集630张)

Function

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

Algorithm

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

Performance

ASL Detection(YOLOv5):FPS 55帧/秒左右,mAP@0.5:0.95 70%