基于ShuffleNetv2-YOLOv3模型的静态手势实时识别方法
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辛文斌,郝惠敏,卜明龙,兰媛,黄家海,熊晓燕
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Static gesture real-time recognition method based on ShuffleNetv2-YOLOv3 model
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Wen-bin XIN,Hui-min HAO,Ming-long BU,Yuan LAN,Jia-hai HUANG,Xiao-yan XIONG
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| 表 9 不同数据集的测试结果 |
| Tab.9 Test results on different datasets |
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| 数据集 | 网络模型 | 主干网络 | mAP | TT/h | Ws /MB | v /(帧·s−1) | | 自制数据集 | YOLOv3 | Darknet-53 | 0.990 | 4.104 | 246.6 | 41 | | 自制数据集 | YOLOv3 | ShuffleNetv2-1.0× | 0.992 | 1.594 | 15.1 | 44 | | Kinect数据集 | YOLOv3 | Darknet-53 | 0.987 | 2.394 | 246.6 | 11 | | Kinect数据集 | YOLOv3 | ShuffleNetv2-1.0× | 0.987 | 1.289 | 15.1 | 13 | | Senz3D数据集 | YOLOv3 | Darknet-53 | 0.990 | 2.136 | 246.6 | 28 | | Senz3D数据集 | YOLOv3 | ShuffleNetv2-1.0× | 0.991 | 0.966 | 15.1 | 31 |
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