[发明专利]一种基于深度学习的手势识别方法及设备

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的手势识别方法及设备，包括如下步骤：步骤1，训练数据集准备；步骤2，手势识别网络构建，包括，采用resnet34网络作为基础，生成多种尺度的特征图形成特征金字塔，将特征金字塔的高层特征图与低层特征图进行融合，再将融合后的每层特征图分别与卷积核进行卷积操作，输出的特征图进行多任务学习；步骤3，将训练数据输入所述手势识别网络进行学习，分别输出各分支的预测结果；步骤4，将各分支的预测结果分别与训练数据集中对应的标记结果进行比对，计算对应分支的损失值；将所述损失值反馈至所述手势识别网络中并对所述手势识别网络参数进行修正。