論文の概要: Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition and Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13830v1
• Date: Mon, 30 Mar 2020 21:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 06:23:32.424947
• Title: Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition and Translation
• Title（参考訳）: 手話トランスフォーマー:エンドツーエンド手話認識と翻訳
• Authors: Necati Cihan Camgoz, Oscar Koller, Simon Hadfield, Richard Bowden
• Abstract要約: 本稿では,連続手話認識と翻訳を共同で学習するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 RWTH-PHOENIX-Weather-2014Tデータセットの認識と翻訳性能の評価を行った。 我々の翻訳ネットワークは、動画を音声言語に、光沢を音声言語翻訳モデルに、どちらよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.38247587308604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior work on Sign Language Translation has shown that having a mid-level sign gloss representation (effectively recognizing the individual signs) improves the translation performance drastically. In fact, the current state-of-the-art in translation requires gloss level tokenization in order to work. We introduce a novel transformer based architecture that jointly learns Continuous Sign Language Recognition and Translation while being trainable in an end-to-end manner. This is achieved by using a Connectionist Temporal Classification (CTC) loss to bind the recognition and translation problems into a single unified architecture. This joint approach does not require any ground-truth timing information, simultaneously solving two co-dependant sequence-to-sequence learning problems and leads to significant performance gains. We evaluate the recognition and translation performances of our approaches on the challenging RWTH-PHOENIX-Weather-2014T (PHOENIX14T) dataset. We report state-of-the-art sign language recognition and translation results achieved by our Sign Language Transformers. Our translation networks outperform both sign video to spoken language and gloss to spoken language translation models, in some cases more than doubling the performance (9.58 vs. 21.80 BLEU-4 Score). We also share new baseline translation results using transformer networks for several other text-to-text sign language translation tasks.
• Abstract（参考訳）: サイン言語翻訳に関する以前の研究は、中級の記号グロス表現(事実上個々の記号を認識する)を持つことで、翻訳性能が劇的に向上することを示した。 実際、翻訳における現在の最先端は、機能するために用語レベルのトークン化を必要とする。 エンドツーエンドでトレーニングしながら,連続手話認識と翻訳を共同で学習する,トランスフォーマーに基づく新しいアーキテクチャを提案する。 これはConnectionist Temporal Classification (CTC) の損失を利用して認識と翻訳の問題を単一の統一アーキテクチャに結合することで実現される。 このジョイントアプローチでは,2つの共依存シーケンス・ツー・シーケンスの学習問題を同時に解決し,大幅な性能向上をもたらす。 RWTH-PHOENIX-Weather-2014T(PHOENIX14T)データセットの認識と翻訳性能の評価を行った。 本稿では,手話変換器による手話認識と翻訳結果について報告する。 我々の翻訳ネットワークは、ビデオから音声言語への変換と、音声翻訳モデルへの光沢の両方を上回り、性能を2倍にするケースもある(9.58 vs. 21.80 BLEU-4 スコア)。 また,他のテキスト間手話翻訳タスクに対して,トランスフォーマーネットワークを用いた新しいベースライン翻訳結果を共有する。

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