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摘要

本文详细介绍了基于YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8深度学习模型的石头剪刀布手势识别系统的完整实现方案。系统包含数据采集与标注、模型训练、性能优化、以及用户界面开发的全过程。文章提供了完整的代码实现、数据集构建方法和训练策略，旨在为计算机视觉初学者和研究人员提供一个完整的实战项目参考。

1. 引言

1.1 研究背景与意义

手势识别是人机交互领域的重要研究方向，石头剪刀布手势识别作为经典案例，在教育、娱乐、智能交互系统中具有广泛的应用价值。传统的图像处理方法在复杂背景下表现不佳，而基于深度学习的YOLO系列算法在目标检测领域表现卓越。

1.2 YOLO算法演进

YOLO（You Only Look Once）系列算法自2015年提出以来，经历了多次重要更新：

• YOLOv5：PyTorch实现，用户友好，训练快速

• YOLOv6：引入更高效的网络结构

• YOLOv7：在精度和速度上达到新平衡

• YOLOv8：最新版本，提供更强大的特征提取能力

2. 数据集构建与处理

2.1 数据集采集

我们构建了一个包含三类手势（石头、剪刀、布）的数据集，每类包含2000张图像，总计6000张图像。图像在不同光照条件、背景和手势角度下采集。

2.2 数据标注

使用LabelImg工具进行标注，生成YOLO格式的标注文件：

• 石头（rock）：类别ID 0