Real-time-GesRec
Real-time-GesRec 是一个基于 PyTorch 开发的开源项目，专注于实现视频流中的实时手部手势识别与分类。它支持在 EgoGesture、NvGesture 等多个主流数据集上进行模型的训练、微调及测试。
针对动态手势识别中“起止时间不确定”、“需避免重复识别”以及“设备算力受限”三大难题，Real-time-GesRec 提出了一种高效的双层架构：首先利用轻量级卷积神经网络（CNN）作为检测器定位手势，随后通过深度 CNN 进行分类。该项目创新性地引入滑动窗口机制，使原本适用于离线处理的模型能够高效在线运行，并采用 Levenshtein 距离作为评估指标，以更全面地衡量检测准确率。其核心分类模型在深度模态下曾达到业界领先的离线识别精度。
该工具非常适合计算机视觉领域的研究人员、AI 开发者以及需要部署实时交互功能的应用工程师使用。无论是进行学术算法验证，还是开发体感控制、人机交互等实际应用，Real-time-GesRec 都提供了包括 ResNet-10、ResNeXt-101 在内的多种预训练模型和完整代码库，帮助用户快速构建低延迟、高精度的手势识别系统。
使用场景
某智能座舱开发团队正在为新款电动汽车构建一套无需触摸的方向盘控制系统，旨在让驾驶员通过简单的手势即可调节音量或切换导航。
没有 Real-time-GesRec 时
- 响应严重滞后：传统静态图像识别方案无法理解连续动作的时间维度，导致系统必须在手势完全结束后才能开始分析，造成明显的操作延迟。
- 误触与重复执行：缺乏有效的时序检测机制，系统难以判断手势的起止边界，常常将同一个挥手动作识别为多次指令，或把无意的手部移动误判为命令。
- 资源占用过高：为了追求精度强行部署大型 3D 模型，导致车载嵌入式芯片内存爆满、功耗激增，甚至影响车辆其他核心功能的运行稳定性。
- 开发周期漫长：团队需从零搭建复杂的滑动窗口逻辑并手动标注海量视频帧，难以在有限的项目周期内完成模型训练与调优。
使用 Real-time-GesRec 后
- 毫秒级实时反馈：利用其基于滑动窗口的层级架构，Real-time-GesRec 能在手势进行过程中即时捕捉特征，实现了接近“零延迟”的在线分类与响应。
- 精准单次触发：内置的检测器与分类器协同工作，结合 Levenshtein 距离评估优化，确保每个动态手势仅被准确识别一次，彻底杜绝了误触和重复指令。
- 高效资源利用：通过轻量级的 ResNet-10 检测网络配合高效的 3D CNN 分类器，该工具在保持高精度的同时大幅降低了显存占用和算力需求，完美适配车规级芯片。
- 快速落地部署：直接复用官方提供的在 EgoGesture 和 NvGesture 数据集上预训练的模型，团队省去了繁琐的数据预处理环节，将算法集成时间缩短了数周。
Real-time-GesRec 通过平衡时序感知能力与计算效率，成功将高难度的动态手势识别转化为可落地的实时交互体验。
运行环境要求
- 未说明
需要 NVIDIA GPU (命令中包含 cuda80)，具体显存大小未说明，建议 CUDA 8.0+
未说明
快速开始
基于3D CNN的实时手势识别
本文提供了文章使用卷积神经网络进行实时手势检测与分类和资源高效的3D卷积神经网络的PyTorch实现，包含代码及预训练模型。
图：架构的实时仿真展示了来自EgoGesture数据集的输入视频（左侧）以及每种手势的实时（在线）分类得分（右侧），其中每个类别以不同颜色标注。
星标历史
该代码涵盖了在EgoGesture和nvGesture数据集上的训练、微调及测试。
请注意，代码目前仅包含ResNet-10、ResNetL-10、ResneXt-101和C3D v1，其他版本可轻松添加。
摘要
从视频流中实时识别动态手势是一项极具挑战性的任务，原因在于：(i) 视频中手势的起始与结束时间并无明确标记；(ii) 已执行的手势应仅被识别一次；(iii) 整体架构的设计需兼顾内存与功耗限制。在本工作中，我们提出了一种分层结构，通过滑动窗口方法使离线运行的卷积神经网络（CNN）架构能够高效地在线运作。所提出的架构由两个模型组成：(1) 一个用于检测手势的轻量级CNN架构；(2) 一个用于对检测到的手势进行分类的深度CNN。为评估检测到的手势是否仅被激活一次，我们建议使用Levenshtein距离作为评估指标，因为它可以同时衡量误分类、多次检测和漏检等问题。我们在两个公开可用的数据集——EgoGesture和NVIDIA动态手势数据集——上对我们的架构进行了评估，这两个数据集均要求对手势的时序性检测与分类。作为分类器的ResNeXt-101模型，在EgoGesture和NVIDIA基准测试中，分别达到了94.04%和83.82%的离线分类准确率。在实时检测与分类方面，我们实现了显著的早期检测，同时性能接近离线运行水平。本工作中使用的代码及预训练模型已公开提供。
需求
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith
- Python 3
预训练模型
Pretrained_models_v1 (1.08GB)：在论文中表现最佳的模型
Pretrained_RGB_models_for_det_and_clf (371MB)(Google Drive) Pretrained_RGB_models_for_det_and_clf (371MB)(百度网盘) -密码:p1va
Pretrained_models_v2 (15.2GB)：包含论文中所有模型，并采用高效的3D-CNN架构
准备工作
EgoGesture
按照官方网站下载视频。
我们将使用数据集提供方提供的提取图像。
使用
utils/ego_prepare.py生成n_frames文件
n_frames格式如下：“文件夹路径” “类别索引” “起始帧” “结束帧”
mkdir annotation_EgoGesture
python utils/ego_prepare.py training trainlistall.txt all
python utils/ego_prepare.py training trainlistall_but_None.txt all_but_None
python utils/ego_prepare.py training trainlistbinary.txt binary
python utils/ego_prepare.py validation vallistall.txt all
python utils/ego_prepare.py validation vallistall_but_None.txt all_but_None
python utils/ego_prepare.py validation vallistbinary.txt binary
python utils/ego_prepare.py testing testlistall.txt all
python utils/ego_prepare.py testing testlistall_but_None.txt all_but_None
python utils/ego_prepare.py testing testlistbinary.txt binary
- 使用
utils/egogesture_json.py生成类似ActivityNet格式的JSON标注文件
python utils/egogesture_json.py 'annotation_EgoGesture' all
python utils/egogesture_json.py 'annotation_EgoGesture' all_but_None
python utils/egogesture_json.py 'annotation_EgoGesture' binary
nvGesture
- 按照官方网站下载视频。
- 使用
utils/nv_prepare.py生成n_frames文件
n_frames格式如下：“文件夹路径” “类别索引” “起始帧” “结束帧”
mkdir annotation_nvGesture
python utils/nv_prepare.py training trainlistall.txt all
python utils/nv_prepare.py training trainlistall_but_None.txt all_but_None
python utils/nv_prepare.py training trainlistbinary.txt binary
python utils/nv_prepare.py validation vallistall.txt all
python utils/nv_prepare.py validation vallistall_but_None.txt all_but_None
python utils/nv_prepare.py validation vallistbinary.txt binary
- 使用
utils/nv_json.py生成类似ActivityNet格式的JSON标注文件
python utils/nv_json.py 'annotation_nvGesture' all
python utils/nv_json.py 'annotation_nvGesture' all_but_None
python utils/nv_json.py 'annotation_nvGesture' binary
Jester
- 按照官方网站下载视频。
- n_frames和类别索引文件已在annotation_Jester/{'classInd.txt', 'trainlist01.txt', 'vallist01.txt'}中提供。
n_frames格式如下：“文件夹路径” “类别索引” “起始帧” “结束帧”
- 使用
utils/jester_json.py生成类似ActivityNet格式的JSON标注文件
python utils/jester_json.py 'annotation_Jester'
运行代码
- 离线测试（offline_test.py）和训练（main.py）
bash run_offline.sh
- 在线测试
bash run_online.sh
引用
如果您使用此代码或预训练模型，请引用以下文章：
@article{kopuklu_real-time_2019,
title = {基于卷积神经网络的实时手势检测与分类},
url = {http://arxiv.org/abs/1901.10323},
author = {Köpüklü, Okan 和 Gunduz, Ahmet 和 Kose, Neslihan 和 Rigoll, Gerhard},
year={2019}
}
@article{kopuklu2020online,
title={包含效率分析的在线动态手势识别},
author={K{\"o}p{\"u}kl{\"u}, Okan 和 Gunduz, Ahmet 和 Kose, Neslihan 和 Rigoll, Gerhard},
journal={IEEE 生物特征、行为与身份科学汇刊},
volume={2},
number={2},
pages={85--97},
year={2020},
publisher={IEEE}
}
致谢
我们感谢 Kensho Hara 发布了他的 代码库，我们的工作正是建立在其基础上。
常见问题
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