hagrid

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手部姿态识别训练数据往往规模有限或依赖合成图像，HaGRIDv2 则提供了另一个选择。这个数据集包含超过一百万张全高清 RGB 图像，覆盖 33 类手势，另设独立的“无手势”类别，并且每张图都带有边界框标注，既能用来训练分类模型，也能用于目标检测任务。数据采集涉及近六万六千名不同个体，拍摄距离从半米到四米不等，室内光照条件变化明显，包括正对或背对窗户的极端情况，让模型能够接触到更贴近真实场景的多样性。按人物身份划分训练、验证和测试集，而非随机切分图像，可以有效降低数据泄漏风险。仓库还附带下载工具，以及一个配套的算法，能够仅从这些静态图像中学习动态手势识别，对实际应用很有帮助。