实时手势检测模型
输入一张图像，对其中的手势进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。
阿里云免费0代码开发10+种主流芯片的c++硬件加速SDK/性能评估/寒武纪/瑞芯微/Sigmastar/算能/君正/清微/Nvidia/等其他主流芯片
部署问题加算法开发平台开发者联盟群钉钉：49280002751
模型描述
输入一张图像，对其中的手势进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。
| 类别ID | 类别名称 |
|---|---|
| 0 | ok |
| 1 | stop |
| 2 | palm |
| 3 | like |
| 4 | dislike |
| 5 | no_gesture |
| 6 | call |
| 7 | fist |
| 8 | four |
| 9 | mute |
| 10 | one |
| 11 | peace |
| 12 | peace_inverted |
| 13 | rock |
| 14 | stop_inverted |
| 15 | three |
| 16 | three2 |
| 17 | two_up |
| 18 | twoupinverted |
使用方式和范围
使用方式：
- 对其中手势目标进行检测，输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。
目标场景: 1，监控场景
如何使用
在ModelScope框架上，提供输入图片，即可以通过简单的Pipeline调用
推理代码范例
from modelscope.pipelines import pipeline
pipe = pipeline('domain-specific-object-detection', 'IoT-Edge/Gesture_Detect', model_revision='v1.0.0')
output = pipe('./0.jpg')
print(output)
Clone with HTTP
git clone https://www.modelscope.cn/IoT-Edge/Gesture_Detect.git
评论