手部分割技术在野：一种领先的开源解决方案

手部分割技术在野：一种领先的开源解决方案

Hand-Segmentation-in-the-Wild 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hand-Segmentation-in-the-Wild

Hand-Segmentation-in-the-Wild 是一个专注于手部分割的开源项目，主要使用 MATLAB 编程语言实现。该项目由 aurooj 在 GitHub 上维护，致力于提供一种在真实环境中对手部进行精确分割的技术。

项目基础介绍

该项目旨在解决 egocentric vision 领域中手部检测和分割的问题。在许多应用场景中，准确分割不仅是摄像者本人的手部，还包括与摄像者互动的其他人的手部，这是至关重要的。Hand-Segmentation-in-the-Wild 通过深度研究手部分割问题，评估了现有先进语义分割方法在现有数据集上的性能，并对 RefineNet 方法进行了微调，以实现更优的手部分割效果。

核心功能

• 手部分割：项目提供了一种在真实环境中对手部进行分割的方法，尤其关注 egocentric 视频中的手部。
• 数据集贡献：项目贡献了两个新的数据集：EgoYouTubeHands 和 HandOverFace，用于评估模型在类似外观遮挡情况下的性能。
• 模型微调：项目对 RefineNet 方法进行了微调，以提高手部分割的准确性。
• 活动识别：项目通过训练卷积神经网络（CNN），实现了基于手部活动识别的功能。

最近更新的功能

• 数据集更新：对 HandOverFace 数据集进行了修正，包括更新了部分图像的 xml 文件注释错误。
• 新数据集发布：发布了 GTEA 数据集的手部遮罩，适用于手腕以上的手部分割。
• 测试集发布：为 HandOverFace 数据集发布了测试集，以便用户测试模型的性能。
• 附加注释：为 EgoHands 数据集的子集提供了附加注释，用于细粒度动作识别的研究。

该项目不断地更新和改进，致力于为手部分割领域提供更加精确和实用的解决方案。

Hand-Segmentation-in-the-Wild 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hand-Segmentation-in-the-Wild