基于OpenCV與tensorflow object detection API使用遷移學習，基于SSD模型訓練實現手勢識別完整流程，涉及到數據集收集與標注、VOC2012數據集制作，tfrecord數據生成、SSD遷移學習與模型導出，OpenCV攝像頭實時視頻流讀取與檢測處理，整個過程比較長，操作步驟比較多，這里說一下主要階段與關鍵注意點。
第一階段：數據收集與數據標注
第二階段：VOC2012數據集與訓練集制作
第三階段：基于SSD模型的遷移學習
第四階段：模型導出與使用
基于OpenCV與tensorflow實現實時手勢識別
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