論文の概要: Generative Multi-Stream Architecture For American Sign Language Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08743v1
• Date: Mon, 9 Mar 2020 21:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 09:18:57.599687
• Title: Generative Multi-Stream Architecture For American Sign Language Recognition
• Title（参考訳）: アメリカ手話認識のための生成的マルチストリームアーキテクチャ
• Authors: Dom Huh, Sai Gurrapu, Frederick Olson, Huzefa Rangwala, Parth Pathak, Jana Kosecka
• Abstract要約: 複雑なアプリケーションのための機能豊かさの低いデータセットのトレーニングは、人間のパフォーマンスよりも最適な収束を制限します。 本稿では,非現実性を危険にさらすことなく機能収束を改善することを目的とした,新たなハードウェアの必要性を排除した生成型マルチストリームアーキテクチャを提案する。 提案手法は,従来のモデルよりも0.45%,5.53%の精度で,トレーニングから1.42%の精度で95.62%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.717424753251674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With advancements in deep model architectures, tasks in computer vision can reach optimal convergence provided proper data preprocessing and model parameter initialization. However, training on datasets with low feature-richness for complex applications limit and detriment optimal convergence below human performance. In past works, researchers have provided external sources of complementary data at the cost of supplementary hardware, which are fed in streams to counteract this limitation and boost performance. We propose a generative multi-stream architecture, eliminating the need for additional hardware with the intent to improve feature richness without risking impracticability. We also introduce the compact spatio-temporal residual block to the standard 3-dimensional convolutional model, C3D. Our rC3D model performs comparatively to the top C3D residual variant architecture, the pseudo-3D model, on the FASL-RGB dataset. Our methods have achieved 95.62% validation accuracy with a variance of 1.42% from training, outperforming past models by 0.45% in validation accuracy and 5.53% in variance.
• Abstract（参考訳）: ディープモデルアーキテクチャの進歩により、コンピュータビジョンのタスクは適切なデータ前処理とモデルパラメータの初期化により最適な収束に到達できる。 しかしながら、複雑なアプリケーションのための機能豊富度の低いデータセットのトレーニングは、人間のパフォーマンス以下の最適収束を制限している。 過去の研究で、研究者は補助ハードウェアのコストで補完データの外部ソースを提供しており、この制限に対処し、性能を高めるためにストリームに供給されている。 提案する生成型マルチストリームアーキテクチャは,非現実性を危険にさらすことなく,機能豊かさ向上を目的としたハードウェアの追加の必要性を解消する。 また,標準3次元畳み込みモデルであるC3Dにコンパクトな時空間残差ブロックを導入する。 我々のrC3DモデルはFASL-RGBデータセット上で,上位のC3D残差変動型アーキテクチャ,擬似3Dモデルに対して相対的に動作する。 検証精度は95.62%で, トレーニングによるばらつきは1.42%であり, 検証精度は0.45%, ばらつきは5.53%であった。

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