CNNGestureRecognizer 教程

CNNGestureRecognizer 教程

CNNGestureRecognizerGesture recognition via CNN. Implemented in Keras + Tensorflow/Theano + OpenCV项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/CNNGestureRecognizer

本文档将引导您了解如何安装和使用 CNNGestureRecognizer，这是一个基于Python和Keras的手势识别项目。

目录结构及介绍

项目的目录结构如下：

CNNGestureRecognizer/
├── data/          # 存放训练和测试数据集的目录
│   ├── training/  # 训练图像
│   └── testing/   # 测试图像
├── models/        # 存放模型权重和配置文件的目录
├── src/           # 包含主要代码的源码目录
│   ├── config.py  # 配置参数文件
│   ├── dataset.py # 数据集处理类
│   ├── model.py   # CNN模型定义
│   └── run.py     # 主要执行脚本
└── README.md      # 项目说明文件

• data: 包含手势图像的数据集。
• models: 将保存训练好的模型权重和配置。
• src: 代码的核心部分，包括数据预处理、模型定义和运行逻辑。
  • config.py: 定义项目中使用的各种配置参数。
  • dataset.py: 处理数据集，如加载、预处理等。
  • model.py: 定义卷积神经网络（CNN）模型。
  • run.py: 主执行脚本，负责数据准备、模型训练、评估和预测。

项目的启动文件介绍

启动文件是 src/run.py。这个脚本的主要功能有：

1. 导入所需的库和模块。
2. 加载配置参数（从config.py中导入）。
3. 实例化数据集对象（调用dataset.py中的函数）。
4. 初始化并编译模型（在model.py中定义）。
5. 分别进行以下操作：
   • 训练模型。
   • 可选地，保存训练结果和模型。
   • 在测试数据上评估模型。
6. 执行实时手势识别（如果有相应的接口或设置）。

要启动项目，打开终端，导航到项目根目录下，然后运行：

python src/run.py

项目的配置文件介绍

配置文件是 src/config.py，它包含了关于数据集、模型训练、优化器、损失函数以及训练过程的各种参数。常见的配置项包括：

• BATCH_SIZE: 训练时每批样本的数量。
• EPOCHS: 模型训练的迭代次数。
• DATA_DIR: 数据集路径。
• MODEL_NAME: 保存模型的名称。
• LEARNING_RATE: 学习率。
• TEST_SPLIT: 用于验证的测试数据比例。

根据您的需求，您可以修改这些参数来调整模型训练的过程。例如，增加EPOCHS可以提高模型的泛化能力，但可能需要更长的训练时间。

请注意，实际的配置文件可能包含更多的细节和特定于项目的设置。确保在运行前根据自己的环境和资源调整这些参数。

CNNGestureRecognizerGesture recognition via CNN. Implemented in Keras + Tensorflow/Theano + OpenCV项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/CNNGestureRecognizer