HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов

Датасет HaGRID, о котором мы писали в одном из постов, — это самый полный набор данных для построения системы распознавания жестов. Он стал очень популярным внутри комьюнити и нашел применение в таких задачах, как обучение и оценка нейронных сетей для распознавания жестов (о чем писали, например, тут и тут), а также в таких неочевидных приложениях, как генерация анатомически корректных рук с помощью диффузионных моделей (об этом можно почитать тут, тут и тут).

Данная статья посвящена расширенной версии датасета — HaGRIDv2-1M. Тут мы подробно расскажем о её отличиях от первой версии, поделимся результатами экспериментов и обсудим новые возможности. Кроме того, мы представляем новый real-time алгоритм для детекции динамических жестов, полностью обученный на HaGRIDv2-1M. Данные, код и предобученные модели можно найти в репозиториях HaGRID, dynamic gestures, а более подробно ознакомиться с работой можно в статьях HaGRIDv2-1M, HaGRID.

Читать далее

#data_mining #computer_vision #human_computer_interaction #gesture_recognition #device_control #datasets #data_science #deep_learning #neural_networks #detection | @habr_ai

Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов

Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег.

Привет, Хабр! Это Александр Нагаев, техлид из SberDevices команды R&D компьютерного зрения. Расскажу, как создавать и использовать оптимизированные модели для управления устройствами с помощью жестов. Читать далее

#data_mining #computer_vision #detection #neural_networks #data_science #deep_learning #device_control #gesture_recognition #datasets #human_computer_interaction | @habr_ai