論文の概要: BEST: BERT Pre-Training for Sign Language Recognition with Coupling Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05075v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 06:23:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:29:46.227713
• Title: BEST: BERT Pre-Training for Sign Language Recognition with Coupling Tokenization
• Title（参考訳）: BEST: Coupling Tokenizationによる手話認識のためのBERT事前学習
• Authors: Weichao Zhao, Hezhen Hu, Wengang Zhou, Jiaxin Shi, Houqiang Li
• Abstract要約: 我々は、BERTの事前学習の成功を活用し、手話認識(SLR)モデルを肥大化させるために、ドメイン固有の統計モデルを構築している。 手と体が手話表現の優位性を考えると、それらを三重奏単位として整理し、トランスフォーマーのバックボーンに供給する。 劣化した入力シーケンスからマスク三重項ユニットを再構成して事前学習を行う。 意味的ジェスチャー/身体状態を表すポーズ三重奏ユニットから離散擬似ラベルを適応的に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.73436686653315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we are dedicated to leveraging the BERT pre-training success and modeling the domain-specific statistics to fertilize the sign language recognition~(SLR) model. Considering the dominance of hand and body in sign language expression, we organize them as pose triplet units and feed them into the Transformer backbone in a frame-wise manner. Pre-training is performed via reconstructing the masked triplet unit from the corrupted input sequence, which learns the hierarchical correlation context cues among internal and external triplet units. Notably, different from the highly semantic word token in BERT, the pose unit is a low-level signal originally located in continuous space, which prevents the direct adoption of the BERT cross-entropy objective. To this end, we bridge this semantic gap via coupling tokenization of the triplet unit. It adaptively extracts the discrete pseudo label from the pose triplet unit, which represents the semantic gesture/body state. After pre-training, we fine-tune the pre-trained encoder on the downstream SLR task, jointly with the newly added task-specific layer. Extensive experiments are conducted to validate the effectiveness of our proposed method, achieving new state-of-the-art performance on all four benchmarks with a notable gain.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,bertプリトレーニングの成功を活用し,手話認識モデル(slr)を成熟させるためにドメイン固有統計をモデル化する。 手と体が手話表現の優位性を考えると、それらを3重奏単位として整理し、フレームワイドでトランスフォーマーのバックボーンに供給する。 マスク付き三重項ユニットを破損した入力シーケンスから再構成し、内部および外部三重項ユニット間の階層的相関コンテキストキューを学習する。 特に、BERTの高度に意味のある単語トークンとは異なり、ポーズユニットはもともと連続空間に位置する低レベル信号であり、BERTのクロスエントロピー目的の直接適用を防止する。 この目的のために、三重項単位の結合トークン化により、この意味ギャップを橋渡しする。 意味的ジェスチャー/身体状態を表すポーズ三重奏ユニットから離散擬似ラベルを適応的に抽出する。 事前学習後、下流SLRタスクの事前学習エンコーダを、新たに追加されたタスク固有層と共に微調整する。 提案手法の有効性を検証し,4つのベンチマークで新たな最先端性能を実現し,有意な評価を得た。

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