[论文阅读笔记] HGRNet
# 主要贡献 采用双路网络，先进行语义分割，后对分割后的图像进行静态手势判定。 主要优势：只需RGB图像即可，采用CNN，可以在各种干扰环境下达到经典算法的识别率。 借助离线+在线数据扩增，以及简易的网络结构，在很小的训练资源及计算代价下达到经典的效果。 # 网络结构 语义分割网络借鉴FCN的思路，采用ResNet的结构，结合Atrous Convolution扩大视野，进行语义分
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