Hand Gesture Recognition using Tensorflow and Keras
Learn about label binarization.
Learn how to create a custom CNN model.
Create a Streamlit app to allow users to select a hand gesture and obtain the alphabet it represents using the model you trained.
Note: The rhyme platform currently does not support webcams, so this is not a live hand gesture recognition project. This guided project is about hand gesture recognition using Python,TensorFlow2 and Keras. Hand gesture recognition comes under the computer vision domain. In this project you will learn how to build a convolutional neural network(CNN) using Tensorflow2 and Keras. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special Feature: 1) Learn about data augmentation. 2) How to reshape data to fit a CNN. 3) Explanation of each layer in a CNN. 4) Create a Streamlit app to allow users to select a hand gesture and obtain the alphabet it represents using the model you trained. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
あなたが開発するスキル
ステップバイステップで学習します
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Preprocess grayscale images.
Normalize and reshape images.
Build the CNN with TensorFlow2 and Keras.
Save the model.
Load the pre-trained model in a streamlit app.
ガイド付きプロジェクトの仕組み
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
よくある質問
よくある質問
ガイド付きプロジェクトを購入すると何を行えるようになりますか？
ガイド付きプロジェクトはデスクトップとモバイル機器で利用できますか？
ガイド付きプロジェクトの講師にはどのような方がいらっしゃいますか？
完成したガイド付きプロジェクトから成果物をダウンロードできますか？
返金ポリシーについて教えてください。
学資援助はありますか？
ガイド付きプロジェクトを監査して、ビデオ部分を無料で見ることはできますか？
このガイド付きプロジェクトを行うにはどれくらいの経験が必要ですか？
特別なソフトウェアをインストールせずに、Webブラウザでこのガイド付きプロジェクトを完了できますか？
ガイド付きプロジェクトでの学習体験はどのようなものでしょうか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
Coursera Footer
