От нуля до жеста: как я научил YOLO понимать язык жестов с нуля

Почему именно YOLO и почему это больно

Вы когда-нибудь пытались объяснить что-то на языке жестов? Я - нет. Но мне захотелось научить компьютер понимать его. Не потому, что это полезно (хотя это так), а потому, что это чертовски интересная задача. Распознавание жестов - это не классификация картинок с котиками. Здесь каждый жест - это динамичная конфигурация пальцев, которую нужно детектить в реальном времени. И классические CNN, которые просто говорят "это кошка", не справятся. Нужно точно локализовать руку в кадре. Отсюда и выбор - YOLO.

YOLO (You Only Look Once) идеально подходит для детекции объектов в реальном времени. Но когда объект - это человеческая рука, делающая сложный жест, все становится немного... хрупким. Освещение, фон, угол камеры, цвет кожи - миллион переменных, которые превращают пет-проект в головоломку. В этой статье я пройду весь путь от пустой папки до модели, которая (с некоторой долей уверенности) отличает жест "A" от жеста "B". И покажу, где можно наломать дров.

1Сбор данных: охота за жестами

Первый и самый скучный шаг. Вам нужны изображения рук, показывающих жесты ASL. Где их взять? Варианты:

• Скачать готовый датасет (например, ASL Alphabet от Kaggle). Легко, но скучно.
• Записать свое видео. Трудно, но интересно и дает контроль над условиями.
• Скомбинировать оба подхода. Что я и сделал.

Я нашел несколько видео на YouTube с демонстрацией жестов, скачал их с помощью yt-dlp, а потом выдергивал кадры с помощью FFmpeg. Вот команда, которая разбивает видео на кадры раз в секунду (чтобы не получить 1000 одинаковых изображений):

ffmpeg -i input_video.mp4 -vf "fps=1" frame_%04d.jpg

Получилась куча изображений. Но это еще не данные. Это просто картинки. Нужна разметка. И вот здесь начинается настоящая работа.

2Разметка: когда рука не помещается в bounding box

Размечать вручную - это ад. Точка. Но без этого никак. Я использовал LabelImg - простой графический инструмент для разметки в формате YOLO (текстовые файлы с координатами нормализованных bounding box).

Формат YOLO для одного объекта в строке: class_id center_x center_y width height. Все координаты от 0 до 1 относительно размеров изображения.

Совет: размечайте не всю руку, а именно область жеста (кисть и пальцы). Если включить в bounding box предплечье, модель может запутаться. Я разметил 26 классов (A-Z), но для старта хватит и 5-6.

3Подготовка данных: не просто train/test split

Разделите данные на тренировочную и валидационную выборки (80/20). Но важно: убедитесь, что в обеих выборках есть все классы. Иначе модель не узнает некоторые жесты.

Создайте два файла: train.txt и val.txt, в каждом - пути к изображениям для соответствующей выборки.

Аугментация - ваш друг. Повороты, изменение яркости, добавление шума. Это увеличит разнообразие данных и поможет модели обобщать. Я использовал Albumentations, но в YOLO часто встроена аугментация в конфигурационном файле.

import albumentations as A
transform = A.Compose([
    A.Rotate(limit=15, p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
], bbox_params=A.BboxParams(format='yolo'))

Помните: аугментация применяется на лету во время тренировки, не нужно сохранять аугментированные изображения на диск.

4Настройка YOLO: выбираем архитектуру и ковыряем конфиг

Я использовал YOLOv8 от Ultralytics. Почему? Потому что это просто. Установка: pip install ultralytics. Архитектур есть несколько: YOLOv8n (nano), YOLOv8s (small), YOLOv8m (medium) и т.д. Для пет-проекта на CPU/слабом GPU берите nano или small. Я взял small.

Нужно создать конфигурационный файл данных (data.yaml), который расскажет модели, где искать изображения и сколько у вас классов.

path: /path/to/your/data
train: train.txt
val: val.txt

nc: 26  # number of classes
names: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

Теперь самое важное - подготовка конфига модели. YOLOv8 поставляется с предустановленными конфигами. Но можно (и нужно) его подкрутить. Особенно количество эпох (epochs), размер батча (batch) и скорость обучения (lr). Для начала оставьте значения по умолчанию, кроме epochs. Поставьте 50-100 эпох, в зависимости от размера датасета.

5Обучение: запускаем и молимся видеокарте

Команда для тренировки проста:

yolo train model=yolov8s.pt data=data.yaml epochs=50 imgsz=640

И вот она, магия. Начнется загрузка предобученных весов (на COCO), и пойдет обучение. Следите за метриками: mAP50 (mean Average Precision при IoU=50%) - главный показатель. Если он растет - хорошо. Если падает или колеблется - плохо.

Обучение на CPU будет медленным. Очень медленным. Если есть GPU (даже слабенькая GTX 1650), используйте его. YOLOv8 автоматически использует CUDA, если доступно.

6Оценка: когда модель путает "L" и "V"

После обучения запустите валидацию:

yolo val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=data.yaml

Посмотрите на confusion matrix (матрицу ошибок). Она покажет, какие жесты модель путает чаще всего. Например, жесты "L" и "V" могут быть похожи при определенных ракурсах. Это нормально. Решение: добавить больше данных для этих жестов или улучшить аугментацию.

Протестируйте на нескольких своих фотографиях:

yolo predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source='your_test_image.jpg'

Если модель детектирует жест - отлично. Если нет, не расстраивайтесь. Вернитесь к шагу 1 (данные) или шагу 2 (разметка).

7Деплой и использование: от модели к реальному миру

Обученная модель - это файл best.pt. Вы можете использовать его для предсказаний в реальном времени с веб-камеры. Вот простой скрипт на Python с использованием OpenCV:

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('best.pt')
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    results = model(frame)
    annotated_frame = results[0].plot()
    cv2.imshow('ASL Detection', annotated_frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
 cv2.destroyAllWindows()

Работает? Поздравляю. Не работает? Проверьте, что камера доступна, и что модель загружается без ошибок. И помните: скорость детекции будет зависеть от вашего железа. На CPU это может быть 1-2 FPS, на GPU - гораздо быстрее.

Где все ломается: частые ошибки и как их избежать

Что дальше? Идеи для развития проекта

Вы получили работающую (ну, более-менее) модель. Что с ней делать? Вот несколько идей:

• Интегрируйте в голосового ассистента, чтобы он мог понимать жесты как команды. (Вдохновение можно черпать из статьи про язык жестов против нейросетей).
• Сделайте веб-интерфейс на Flask или FastAPI, где пользователь может показать жест в камеру и получить его текстовое обозначение.
• Обучите модель на динамических жестах (последовательности кадров). Для этого понадобится YOLO в связке с RNN или Transformer.
• Попробуйте другие архитектуры детекции, например, Faster R-CNN или SSD, и сравните производительность.

Главное - не останавливайтесь на достигнутом. Компьютерное зрение - это бескрайнее поле для экспериментов. И кто знает, может, ваш пет-проект станет основой для чего-то большего. Как минимум, вы получите бесценный опыт, который не купишь ни на каких курсах.