石头剪刀布手势识别数据集-3,100 张图片 智能游戏系统 人机交互界面 教育娱乐应用 手势识别技术研究 实时视频分析 移动端AI应用
石头剪刀布手势识别数据集-3,100 张图片
- 📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）
- ✂️ 石头剪刀布手势识别数据集介绍
- 📌 数据集概览
- 包含类别
- 🎯 应用场景
- 🖼 数据样本展示
- 使用建议
- 🌟 数据集特色
- 📈 商业价值
- 🔗 技术标签
- YOLOv8 训练实战
- 📦 1. 环境配置
- 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
- 📁 2. 数据准备
- 2.1 数据标注格式（YOLO）
- 2.2 文件结构示例
- 2.3 创建 data.yaml 配置文件
- 🚀 3. 模型训练
- 关键参数补充说明：
- 📈 4. 模型验证与测试
- 4.1 验证模型性能
- 关键参数详解
- 常用可选参数
- 典型输出指标
- 4.2 推理测试图像
- 🧠 5. 自定义推理脚本（Python）
- 🛠 6. 部署建议
📦 已发布目标检测数据集合集（持续更新）
| 数据集名称 | 图像数量 | 应用方向 | 博客链接 |
|---|---|---|---|
| 🔌 电网巡检检测数据集 | 1600 张 | 电力设备目标检测 | 点击查看 |
| 🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集 | 10000张 | 安防监控，多目标检测 | 点击查看 |
| 🚗 高质量车牌识别数据集 | 10,000 张 | 交通监控 / 车牌识别 | 点击查看 |
| 🌿 农田杂草航拍检测数据集 | 1,200 张 | 农业智能巡检 | 点击查看 |
| 🐑 航拍绵羊检测数据集 | 1,700 张 | 畜牧监控 / 航拍检测 | 点击查看 |
| 🌡️ 热成像人体检测数据集 | 15,000 张 | 热成像下的行人检测 | 点击查看 |
| 🦺 安全背心检测数据集 | 3,897 张 | 工地安全 / PPE识别 | 点击查看 |
| 🚀 火箭检测数据集介绍 | 12,000 张 | 智慧医疗 / 养老护理 | 点击查看 |
| ⚡ 绝缘子故障检测数据集 | 2,100张 | 无人机巡检/智能运维 | 点击查看 |
| 🚦交通标志检测数据集 | 1866张 | 智能驾驶系统/地图数据更新 | 点击查看 |
| 🚧 道路交通标志检测数据集 | 2,000张 | 智能地图与导航/交通监控与执法 | 点击查看 |
| 😷 口罩检测数据集 | 1,600张 | 疫情防控管理/智能门禁系统 | 点击查看 |
| 🦌 野生动物检测数据集 | 5,138张 | 野生动物保护监测/智能狩猎相机系统 | 点击查看 |
| 🍎 水果识别数据集 | 2,611张 | 图片智能零售/智慧农业 | 点击查看 |
| 🚁 无人机目标检测数据集 | 14,751张 | 无人机检测/航拍图像 | 点击查看 |
| 🚬 吸烟行为检测数据集 | 2,108张 | 公共场所禁烟监控/健康行为研究 | 点击查看 |
| 🛣️ 道路坑洞检测数据集 | 8,300张 | 智能道路巡检系统/车载安全监测设备 | 点击查看 |
| 🛠️ 井盖识别数据集 | 2,700 张 | 道路巡检 智能城市 | 点击查看 |
| 🧯 消防器材检测数据集 | 9,600 张 | 智慧安防系统 自动审核系统 | 点击查看 |
| 📱 手机通话检测数据集 | 3,100张 | 智能监控系统 驾驶安全监控 | 点击查看 |
| 🚜 建筑工地车辆检测数据集 | 28,000 张 | 施工现场安全监控 智能工地管理系统 | 点击查看 |
| 🏊 游泳人员检测数据集 | 4,500 张 | 游泳池安全监控 海滩救生系统 | 点击查看 |
| 🌿 植物病害检测数据集 | 6,200 张 | 智能农业监测系统 家庭园艺助手 | 点击查看 |
| 🐦 鸟类计算机视觉数据集 | 6,200 张 | 鸟类保护监测 生态环境评估 | 点击查看 |
| 🚁 无人机计算机视觉数据集 | 7,000 张 | 空域安全监管 无人机反制系统 | 点击查看 |
| 🛡️ Aerial_Tank_Images 坦克目标检测数据集 | 2,200 张 | 军事目标识别与侦查 卫星遥感目标识别 | 点击查看 |
| ♻️ 塑料可回收物检测数据集 | 10,000 张 | 智能垃圾分类系统 环保回收自动化 | 点击查看 |
| 🏢 建筑物实例分割数据集 | 9,700 张 | 城市规划与发展 智慧城市管理 | 点击查看 |
| 😊 人脸情绪检测数据集 | 9,400 张 | 智能客服系统 在线教育平台 | 点击查看 |
| 🔍 红外人员车辆检测数据集 | 53,000 张 | 智能安防监控系统 边境安全防控 | 点击查看 |
| 🚗 停车空间检测数据集 | 3,100 张 | 实时车位导航系统 智能停车收费管理 | 点击查看 |
| ♻ 垃圾分类检测数据集 | 15,000 张 | 智能垃圾分类 回收站与环保设施自动化 | 点击查看 |
📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~
✂️ 石头剪刀布手势识别数据集介绍
📌 数据集概览
本项目是专注于石头剪刀布手势识别的计算机视觉数据集，共包含约 3,100 张图像，主要用于训练深度学习模型在真实环境下准确识别和分类石头、剪刀、布三种经典手势的精准检测与分类。
- 图像数量：3,100+ 张
- 类别数：3 类
- 适用任务：目标检测（Object Detection）& 图像分类
- 适配模型：YOLOv5、YOLOv8、ResNet、EfficientNet 等主流框架
- 性能指标：mAP@50: 95.7%, Precision: 95.3%, Recall: 93.0%
包含类别
| 类别 | 英文名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 石头 | Rock | 握紧的拳头手势 |
| 剪刀 | Scissors | 伸出食指和中指的手势 |
| 布 | Paper | 张开的手掌手势 |
数据集覆盖多种手型、角度和光照条件，能够显著提升模型在手势识别游戏和人机交互场景中的检测准确性。
🎯 应用场景
该数据集非常适用于以下场景与研究方向：
-
智能游戏系统
开发基于计算机视觉的石头剪刀布游戏，支持人机对战和多人互动。 -
人机交互界面
手势控制系统，通过简单手势实现设备控制和界面操作。 -
教育娱乐应用
儿童教育软件、互动游戏开发，增强用户体验和参与度。 -
手势识别技术研究
作为手势识别领域的基础数据集，支持算法优化和模型改进研究。 -
实时视频分析
直播平台、视频会议中的手势识别和互动功能。 -
移动端AI应用
智能手机、平板电脑上的轻量级手势识别应用开发。
🖼 数据样本展示
以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：
数据集包含多种真实环境下的手势图像：
- 多样化背景：室内、户外、纯色背景等不同环境
- 不同光照条件：自然光、人工照明、低光环境
- 多种手型和肤色：包含不同年龄、性别、肤色的手势数据
- 多角度拍摄：正面、侧面、倾斜等不同视角
- 实时场景模拟：模拟真实游戏和交互场景的动态手势
场景涵盖室内外不同环境、多种光照条件、不同人群的手势特征，数据多样性优秀，特别适合训练鲁棒性强的手势识别模型。
使用建议
-
数据预处理优化
- 手部区域检测和裁剪，专注于手势关键特征
- 图像尺寸标准化（推荐416x416或640x640）
- 应用手势特定的数据增强：旋转、缩放、颜色调整
-
模型训练策略
- 利用预训练权重进行迁移学习，特别是在ImageNet或COCO数据集上预训练的模型
- 考虑实时性要求，平衡准确性和推理速度
- 可以尝试轻量级模型如MobileNet、YOLOv5s等
-
实际部署考虑
- 移动端优化：针对iOS、Android平台进行模型量化和优化
- 实时处理能力：优化推理速度以支持60fps的实时手势识别
- 边缘设备部署：支持树莓派、Jetson Nano等嵌入式设备
-
应用场景适配
- 游戏集成：与Unity、Unreal Engine等游戏引擎无缝集成
- Web端部署：支持WebGL和TensorFlow.js的浏览器端运行
- API服务：提供云端API服务支持多平台调用
-
性能监控与改进
- 建立不同环境条件下的性能基准测试
- 收集边缘案例（手部遮挡、模糊手势等）进行模型强化
- 定期更新模型以适应新的使用场景和用户群体
🌟 数据集特色
- 高精度标注：专业的计算机视觉工程师参与标注工作
- 实时性优化：专门针对实时应用场景进行数据采集
- 跨平台兼容：支持多种深度学习框架和部署平台
- 轻量化友好：适合移动端和嵌入式设备部署
- 持续优化：基于用户反馈不断改进数据质量
📈 商业价值
该数据集在以下商业领域具有重要价值：
- 游戏开发公司：开发创新的手势控制游戏
- 教育科技企业：创建互动式教学应用和儿童游戏
- 智能设备制造商：集成手势控制功能到智能家居设备
- 移动应用开发：开发基于手势的创新移动应用
🔗 技术标签
计算机视觉 手势识别 目标检测 图像分类 人机交互 实时处理 YOLO 移动端AI 游戏开发 边缘计算
注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请注意隐私保护，确保数据使用符合相关法律法规。建议在实际应用中进行充分的用户测试以优化用户体验。
YOLOv8 训练实战
本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。
📦 1. 环境配置
建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。
# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate
安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
pip install ultralytics
📁 2. 数据准备
2.1 数据标注格式（YOLO）
每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
所有值为相对比例（0~1）。
类别编号从 0 开始。
2.2 文件结构示例
datasets/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
2.3 创建 data.yaml 配置文件
path: ./datasets
train: images/train
val: images/valnc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]
🚀 3. 模型训练
YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。
yolo detect train \model=yolov8s.pt \data=./data.yaml \imgsz=640 \epochs=50 \batch=16 \project=weed_detection \name=yolov8s_crop_weed
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | - | 指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（.pt/.yaml） |
data | 字符串 | - | 数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义 |
imgsz | 整数 | 640 | 输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640） |
epochs | 整数 | 100 | 训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次 |
batch | 整数 | 16 | 每个批次的样本数量，值越大需要越多显存 |
project | 字符串 | - | 项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下 |
name | 字符串 | - | 实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果 |
关键参数补充说明：
-
model=yolov8s.pt- 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
- 可用选项：
yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)
-
data=./data.yaml# 典型 data.yaml 结构示例 path: ../datasets/weeds train: images/train val: images/val names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
📈 4. 模型验证与测试
4.1 验证模型性能
yolo detect val \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \data=./data.yaml
| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | 是 | 要验证的模型权重路径（通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt） |
data | 字符串 | 是 | 与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义 |
关键参数详解
-
model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（
best.pt） - 替代选项：
last.pt（最终epoch的权重） - 路径结构说明：
runs/detect/ └── [训练任务名称]/└── weights/├── best.pt # 验证指标最优的模型└── last.pt # 最后一个epoch的模型
- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重（
-
data=./data.yaml- 必须与训练时使用的配置文件一致
- 确保验证集路径正确：
val: images/val # 验证集图片路径 names:0: crop1: weed
常用可选参数
| 参数 | 示例值 | 作用 |
|---|---|---|
batch | 16 | 验证时的批次大小 |
imgsz | 640 | 输入图像尺寸（需与训练一致） |
conf | 0.25 | 置信度阈值（0-1） |
iou | 0.7 | NMS的IoU阈值 |
device | 0/cpu | 选择计算设备 |
save_json | True | 保存结果为JSON文件 |
典型输出指标
Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95
all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672
crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701
weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643
4.2 推理测试图像
yolo detect predict \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \source=./datasets/images/val \save=True
🧠 5. 自定义推理脚本（Python）
from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理图像
results = model('test.jpg')# 可视化并保存结果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')
🛠 6. 部署建议
✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。
🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。
📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。
导出示例：
yolo export model=best.pt format=onnx
📌 总结流程
| 阶段 | 内容 |
|---|---|
| ✅ 环境配置 | 安装 ultralytics, PyTorch 等依赖 |
| ✅ 数据准备 | 标注图片、组织数据集结构、配置 YAML |
| ✅ 模型训练 | 使用命令行开始训练 YOLOv8 模型 |
| ✅ 验证评估 | 检查模型准确率、mAP 等性能指标 |
| ✅ 推理测试 | 运行模型检测实际图像目标 |
| ✅ 高级部署 | 导出模型，部署到 Web 或边缘设备 |