GitHub - yuhsuanlin23130/Classifying-Images-of-Hand-Signs-2019: 自行收集0到5的手勢圖片集，使用MXnet Gluon API定義一個CNN model 作為訓練網路模型，以訓練手勢圖像的數字分類。經過多方嘗試，以DenseNet作為網路模型效果最佳。此專題旨在累積1. Manually collect dataset for machine learning 2. Pre-process images for neural network 3. Train a neural network with Gluon API 的經驗。

以DenseNet作為網路模型架構，訓練手勢圖像的數字的分類與預測，前處理包含圖片蒐集、Image Augmentation、資料集生成。test accuracy約為85%。

Python3 + Jupyter Notebook
MXnet

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