深度2万字好文：图像处理-基于 PyTorch 的 YOLO v5 表情识别（附源代码）

最新推荐文章于 2025-05-10 14:46:35 发布
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分类专栏： tensorflow从入门到精通100讲 文章标签： 图像处理 PyTorch YOLO v5
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/120328771
本文详述如何利用YOLO v5进行手势识别并显示对应emoji，涵盖环境配置、数据集准备、模型训练、模型转换至ncnn以及C++测试代码实现。通过YOLO v5s模型，实现手势与emoji的精确匹配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：

图片

本文整体思路如下。提示：本文含完整实践代码，代码较长，建议先看文字部分的实践思路

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO v5的排水管网缺陷智能识别(续)
qq_36130719的博客
11-16 895
通过对1800张排水管道缺陷照片进行分析研究得出，排水管道缺陷样本库的构建流 程包括以下步骤:（1）数据采集。对抽帧获得的样本进行人工筛选，去除重复、无效或错误的数 据。对筛选好的数据进行数据增强，包括旋转、翻转、裁剪等，增加数 据多样性和数量.（5）缺陷标注。对采集的数据进行缺陷标注，包括缺陷的类型、位置、 大小等。其二是既满足用户对数据进行处理的基本需求，也尽可能地方便用户对样本数据各方面 信息的理解[76]。在样本库构建的过程中，需要注意对数据的质量进行控制，保证数据的 准确性和可靠性。
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11-15 1134
城市排水系统主要用于收集和排放城市内部的雨水和废水，包括雨水排放系统和 污水排放系统两部分。城市排水系统对于城市的环境和生活质量有着重要的作用，它 可以有效地收集和处理城市内部的雨水和污水，避免由此产生的污染和环境问题，同时也可以保证城市内部的排水畅通确保城市的正常运行和居民的生活质量。截至2019 年我国城市排水管道的总长度超过74万公里，排水管道的建设逐渐成为我国城市化建 设进程中市政工程的建设重点（如图1-2所示）。
用YOLOv5模型识别出表情！
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↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：闫永强，算法工程师，Datawhale成员本文利用YOLOV...
基于 PyTorch 的 YOLO v5 表情识别（代码+数据）
09-16
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YOLOv3在PyTorch中的实现与实战
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weixin_35391606的博客
05-10 1016
在现代计算机视觉领域，目标检测技术作为一种关键任务，通过分析图片或视频中的内容来确定和定位物体的存在。YOLOv3（You Only Look Once version 3），作为此领域的领先算法之一，自2018年提出以来，一直备受关注。YOLOv3以其快速和准确的特性，在实时目标检测系统中占据了一席之地。本章将简要介绍YOLOv3的基本概念和它在目标检测领域的地位，为后续章节深入探讨YOLOv3的理论基础、实现细节、以及在PyTorch框架下的具体应用打下基础。
Python+Yolov5人脸表情特征识别
alicema1111的博客
06-02 4033
这篇博客针对编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
YOLOV5训练自己的数据集——用YOLOv5模型识别出表情！
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10-07 1215
用YOLOV5模型识别出表情 二、YOLOV5模型转换 1.安装依赖库 pip install onnx coremltools onnx-simplifier -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 或者单个的安装 pip install coremltools==4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.导出ONNX模型 遇到No module named 'models' Ex
028yolov5视频检测_人脸识别表情识别
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06-19 367
其中data文件夹下存放的图像数据集，包括alert（注意力集中）、non_vigilant（漫不经心）、tired（疲劳）等。目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等。运行02train.py会将txt文本中的图像数据读取进行模型的训练，最后保存在runs文件夹下。运行04ui_pyqt5.py会弹出一个可视化的ui界面，通过点击按钮检测自己感兴趣的视频。运行03detector_photo.py可以实现对单张图片的检测。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）
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4.1 YOLOv8算法原理在探讨YOLOv8算法的原理时，我们首先需要理解YOLO（You Only Look Once）系列算法的核心理念，即在单次前向传播过程中同时进行目标的定位和分类。这种一步到位的检测方式使得YOLO算法在速度和效率上有着显著的优势。YOLOv8作为这一系列中的最新迭代，不仅继承了前代YOLO算法的这些优点，而且在结构设计和性能上都有了显著的改进，从而进一步提升了检测的准确性和速度。
pyTorch Hub 系列#2：VGG 和 ResNet
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在上一篇教程中，我们了解了 Torch Hub 背后的本质及其概念。然后，我们使用 Torch Hub 的复杂性发布了我们的模型，并通过相同的方式访问它。但是，当我们的工作要求我们利用 Torch Hub 上提供的众多全能模型之一时，会发生什么？
yolov5检测加分类实现表情识别
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05-15 992
yolov5 pytorch 检测模型与分类模型进行级联，效果比单独训练yolov5表情要提升不少。使用一万张数据集训练人脸检测模型，使用五万张数据集训练表情分类模型。
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03-05
1.目标检测格式数据集，标签为yolo的txt格式 2.手势识别数据集，支持[ 'A', 'number 7', 'D', 'I', 'L', 'V', 'W', 'Y', 'I love you', 'number 5' ]10种手势的识别 3. 提供3组训练好的YOLOV5模型 4.代码中包含图形化界面 5.提供B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/
基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集 训练代码).txt
03-20
《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/126750433 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平均值mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。
毕设项目人脸表情数据集yolov5-yolov7-yolov8表情识别数据集含喜怒哀乐惊讶-含xml个txt两种标签.zip
04-19
毕设项目人脸表情数据集yolov5_yolov7_yolov8表情识别数据集含喜怒哀乐惊讶_含xml个txt两种标签.zip 数据集为自己收集制作，包含两种标签格式，yolo系列算法可直接使用。 表情数据包含5类，分别是高兴、悲伤、惊讶、正常、恐惧 标注精准，请放心下载使用。
yolo5手势识别数据集+模型-.zip
07-13
标注的1300张数据集，以及训练好的模型，制作不易，欢迎下载
yolov5表情识别，自标数据集2000张，用yolov5s模型训练20h，效果还不错
zzw110_的博客
03-23 3430
https://blog.youkuaiyun.com/ECHOSON yolov5表情识别，自标数据集2000张，用yolov5s模型训练20h，效果还不错 以下为b站演示视频网址：
YOLOv5~手势识别
whaosoft143ai的博客
07-22 2223
YOLO系列算法以其强悍的性能在图像领域大放异彩。本文利用YOLOV5实现了一个有趣的功能，对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji。本文给出了详细教程和完整实践代码，感兴趣的同学可以跟着动起手来复现。本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：本文整体思路如下。
yolov5简单手势识别
PrototypeOne的博客
12-30 1507
实验要求只需要识别五个简单的手势即可，分别对应的一下五个动作使用yolov5实现目标检测功能，有一下几个主要步骤附上实验结果。
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