摘要
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的图像分类应用越来越广泛。为建立一种CNN手势数字识别模型,使用手势数字数据集,利用Pytorch深度学习框架构建了AlexNet、VGG16、ResNet50三种经典卷积神经网络,实现了手势数字识别模型。将测试数据输入训练完成的网络模型中,对比分析识别结果,实验表明:卷积神经网络在手势数字识别上拥有极佳的表现,且ResNet50模型的准确率可达93.3%,识别效果优于其他两种模型。
出处
《物联网技术》
2021年第6期10-13,16,共5页
Internet of things technologies
基金
四川省大学生创新创业项目(S201910616082)。
