論文の概要: Learning from What is Already Out There: Few-shot Sign Language Recognition with Online Dictionaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03769v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 03:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 16:44:28.793752
• Title: Learning from What is Already Out There: Few-shot Sign Language Recognition with Online Dictionaries
• Title（参考訳）: 既に存在するものから学ぶ:オンライン辞書を用いた手話認識
• Authors: Maty\'a\v{s} Boh\'a\v{c}ek and Marek Hr\'uz
• Abstract要約: UWB-SL-Wildマイクロショットデータセットをオープンソースとして公開しました。 我々は,手話認識モデルを数ショットのシナリオで訓練するための新しいアプローチを導入し,その結果,最先端の結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Today's sign language recognition models require large training corpora of laboratory-like videos, whose collection involves an extensive workforce and financial resources. As a result, only a handful of such systems are publicly available, not to mention their limited localization capabilities for less-populated sign languages. Utilizing online text-to-video dictionaries, which inherently hold annotated data of various attributes and sign languages, and training models in a few-shot fashion hence poses a promising path for the democratization of this technology. In this work, we collect and open-source the UWB-SL-Wild few-shot dataset, the first of its kind training resource consisting of dictionary-scraped videos. This dataset represents the actual distribution and characteristics of available online sign language data. We select glosses that directly overlap with the already existing datasets WLASL100 and ASLLVD and share their class mappings to allow for transfer learning experiments. Apart from providing baseline results on a pose-based architecture, we introduce a novel approach to training sign language recognition models in a few-shot scenario, resulting in state-of-the-art results on ASLLVD-Skeleton and ASLLVD-Skeleton-20 datasets with top-1 accuracy of $30.97~\%$ and $95.45~\%$, respectively.
• Abstract（参考訳）: 今日の手話認識モデルは、膨大な労働力と資金を必要とする実験室のようなビデオのトレーニングコーパスを必要とする。 結果として、人口の少ない手話言語に対する限定的なローカライゼーション能力は言うまでもなく、そのようなシステムはほとんど公開されていない。 様々な属性や手話の注釈付きデータを本質的に保持するオンラインのテキスト・ビデオ辞書を利用し、数ショットでモデルを訓練することで、この技術の民主化に有望な道をたどる。 そこで本研究では,uwb-sl-wild small-shotデータセットの収集とオープンソース化を行った。 このデータセットは、利用可能なオンライン手話データの実際の分布と特性を表す。 我々は、既存のデータセットWLASL100とASLLVDと直接重複するグルースを選択し、クラスマッピングを共有して、転送学習実験を可能にします。 ポーズベースのアーキテクチャでの基礎的な結果を提供するのとは別に、手話認識モデルのトレーニングを数回のシナリオで行う新しいアプローチを導入し、asllvd-skeletonとasllvd-skeleton-20データセットに最新結果を与え、それぞれ30.97~$$と9.5.45~$%というtop-1精度を付けた。

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