Android实时手势动作识别APP Demo

项目描述

本项目提供了一个Android实时手势动作识别APP Demo。该Demo基于YOLOv5s模型，并在此基础上开发了一个轻量级的手势识别模型yolov5s05。通过优化模型结构和参数，使得在普通Android手机上能够实现实时的手势识别效果。

主要特点

• 轻量级模型：在YOLOv5s的基础上进行了优化，减少了模型的计算量，使其更适合在移动设备上运行。
• 高精度识别：经过测试，模型的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99421，mAP_0.5:0.95达到了0.82706，识别效果非常出色。
• 实时性能：在普通Android手机上，使用CPU（4线程）进行推理时，平均推理时间约为30ms左右；使用GPU进行推理时，平均推理时间约为25ms左右，基本满足实时手势识别的需求。

使用说明

1. 下载资源文件：请从本仓库下载相关的资源文件，包括模型文件和Android APP Demo。
2. 安装APP：将下载的APK文件安装到Android设备上。
3. 运行Demo：打开APP，即可体验实时手势动作识别功能。

参考链接

• 原文链接：Android实时手势动作识别APP Demo

注意事项

• 本项目仅作为技术研究和学习使用，不应用于商业用途。
• 如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎提交Issue或联系作者。

贡献

欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或改进方案，请提交Pull Request或联系作者。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。