毕设开源 基于深度学习的手势识别实现
基于深度学习的手势识别项目摘要 本项目实现了一个基于深度学习的手势识别系统,使用PaddlePaddle框架进行模型训练。数据集包含0-9共10种数字手势的2073张RGB格式图片,按1:9比例划分为测试集和训练集。项目采用卷积神经网络结构,配置了包括学习率、批次大小等关键训练参数,并实现了数据读取、图像预处理等功能模块。系统在Jupyter Notebook环境下运行,通过GPU加速训练过程,最终能有效识别不同数字手势。该项目为深度学习入门者提供了完整的实践案例,可作为毕业设计参考。