轻量化篮球裁判手势识别算法

作者：李忠雨; 孙浩东; 李娇

来源：计算机应用, 2022, 1-14.

• 目标检测
• 手势识别
• 内卷算子
• 注意力机制
• 上采样
• 鬼影网络

针对一般手势识别算法的参数量、计算量和精度难以平衡的问题，提出一种轻量化篮球裁判手势识别算法。本文算法在YOLOV5s算法的基础上进行重构：首先，用Involution算子替代CSP1＿1的卷积算子，扩大上下文信息捕获范围并减少核冗余；其次，在C3模块后加入协同注意力（Coordinate Attention,CA）注意力机制，得到更强的手势特征提取能力；然后，用轻量化内容感知上采样算子改进原始上采样模块，将采样点集中在目标区域而忽略背景部分；最后，利用以SiLU作为激活函数的Ghost-Net进行轻量化剪枝。在自制的篮球裁判手势数据集上的实验结果表明，该轻量化篮球裁判手势识别算法的计算量、参数量和权重大小分别为3.3GFLOPS,4.0M以及8.5MB，分别仅为YOLOV5s算法的20.6%、56.4%和60.1%,m AP@0.5为91.7%，在分辨率为1920*1280的比赛视频上的检测帧率达到89.3FPS，能满足低误差、高检测速率和轻量化的要求。

• 单位
  新型显示技术及应用集成教育部重点实验室; 自动化学院; 上海大学