做成了live版本测试了下，主要几个问题：
- 抗干扰能力差，画面中有手掌以外的物体(包括手臂)就会容易识别失误
- 识别错误时手的结构不再是手
- 手背准确性十分低，哪怕是手掌这样无遮挡的
第一个先把手部分割出来就好，用质心来识别手是粗糙了点，
第二个可以工程性的限制下，或者cyclegan矫正，
但第三个看起来是数据集问题，虽然或许加数据大概可以一定程度上解决，但设备原因重新训练的成本对咱来说还是比较高的，
所以咱想先问问看大大的model有没有用其他数据finetuning过，训练时有没旋转斜切之类的？（代码里没见到）
ps: 因为是sr300摄像头所以用的是hands2017的model
psp: 不用cuda的话大概0.5 fps的样子，囧
pspp: 对于NYU选的14个关节点表示迷惑
做成了live版本测试了下，主要几个问题：
第一个先把手部分割出来就好，用质心来识别手是粗糙了点，
第二个可以工程性的限制下，或者cyclegan矫正，
但第三个看起来是数据集问题，虽然或许加数据大概可以一定程度上解决，但设备原因重新训练的成本对咱来说还是比较高的，
所以咱想先问问看大大的model有没有用其他数据finetuning过，训练时有没旋转斜切之类的？（代码里没见到）
ps: 因为是sr300摄像头所以用的是hands2017的model
psp: 不用cuda的话大概0.5 fps的样子，囧
pspp: 对于NYU选的14个关节点表示迷惑