轻量YOLO11n实现尼日利亚手语离线识别

Adeleke Adeniyan等作者发表论文，提出基于轻量级YOLO11n目标检测框架的尼日利亚手语字母数字手势离线识别方法，目标是在RAM仅1GB至4GB的普通手机上实时运行。 研究团队构建了含11,208张原始手势图像、33个静态类别、5位手语者的基准数据集，增强后训练集达23,509张，验证集与测试集各1,681张。论文称该框架针对低资源硬件的约束设计，但报道未给出识别准确率等实测效果数据。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。