yolov8 手势数字识别 注意力机制改进
时间: 2025-03-05 21:40:35 浏览: 52
### 使用YOLOv8实现手势数字识别并应用注意力机制
#### 构建数据集
为了使用YOLOv8进行手势数字识别,首先需要准备一个高质量的手势图像数据集。该数据集中应包含不同背景下的手部姿态图片,并标注出手的位置和类别(即不同的手势)。这些数据可以来源于公开的数据集或是自行采集。
#### 模型配置调整
在YOLOv8的基础上引入SEAttention模块来增强特征表达能力。具体操作是在网络结构中的骨干部分加入自定义的SEAttention层[^2]:
```python
import torch.nn as nn
class SEAttention(nn.Module):
def __init__(self, channel=512,reduction=16):
super(SEAttention,self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel ,channel//reduction,bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel//reduction, channel,bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self,x):
b,c,_,_ = x.size()
y=self.avg_pool(x).view(b,c)
y=self.fc(y).view(b,c,1,1)
return x*y.expand_as(x)
# 将此模块集成到YOLOv8架构中...
```
通过这种方式可以在一定程度上提高模型对于复杂场景下目标检测的能力,尤其是在面对遮挡、光照变化等情况时表现更为稳健。
#### 训练过程优化
当完成上述准备工作之后就可以开始训练了,在这个过程中需要注意设置合理的超参数比如学习率衰减策略等;同时也可以考虑采用混合精度训练加速收敛速度。另外还可以利用迁移学习的思想初始化权重从而加快整个流程。
#### 测试与部署
经过充分迭代后的模型应当能够在测试集上取得较好的性能指标。最后一步就是将其应用于实际环境中做实时预测任务,这可能涉及到跨平台移植等问题需提前做好规划。
阅读全文
相关推荐


















