論文の概要: Denoising-Diffusion Alignment for Continuous Sign Language Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03614v3
• Date: Mon, 5 Feb 2024 17:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 06:40:30.387288
• Title: Denoising-Diffusion Alignment for Continuous Sign Language Recognition
• Title（参考訳）: 連続手話認識のためのデノジング拡散アライメント
• Authors: Leming Guo and Wanli Xue and Ze Kang and Yuxi Zhou and Tiantian Yuan and Zan Gao and Shengyong Chen
• Abstract要約: DDA(Denoising-Diffusion Global Alignment scheme)を提案する。 DDAは「エンターテイメント・ビデオ・グロス・シーケンス」のマッピングのモデル化に重点を置いている 3つの公開ベンチマーク実験により,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.59857671676435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a key to social good, continuous sign language recognition (CSLR) aims to promote active and accessible communication for the hearing impaired. Current CSLR research adopts a cross-modality alignment scheme to learn the mapping relationship between "video clip-textual gloss". However, this local alignment method, especially with weak data annotation, ignores the contextual information of modalities and directly reduces the generalization of visual features. To this end, we propose a novel Denoising-Diffusion global Alignment scheme (DDA), which focuses on modeling the mapping of the "entire video-gloss sequence". DDA consists of a partial noising process strategy and a denoising-diffusion autoencoder. The former is used to achieve efficient guidance of the text modality to the visual modality; the latter learns the global alignment information of the two modalities in a denoising manner. Our DDA confirms the feasibility of diffusion models for visual representation learning in CSLR. Experiments on three public benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art performances. Furthermore, the proposed method can be a plug-and-play optimization to generalize other CSLR methods.
• Abstract（参考訳）: 社会的善の鍵として、連続手話認識(CSLR)は聴覚障害に対するアクティブでアクセスしやすいコミュニケーションを促進することを目的としている。 現在のCSLR研究は、ビデオクリップ・テクスチュアル・グロス間のマッピング関係を学習するために、モダリティ間のアライメント方式を採用している。 しかし、この局所的アライメント法、特に弱いデータアノテーションでは、モダリティの文脈情報を無視し、視覚的特徴の一般化を直接減らす。 そこで,本稿では,映像グロス列のマッピングのモデル化に焦点をあてた,dda(denoising-diffusion global alignment scheme)を提案する。 DDAは部分的なノイズ発生処理戦略とデノイング拡散オートエンコーダから構成される。 前者は視覚的モダリティに対するテキストモダリティの効率的なガイダンスを達成するために使用され、後者は2つのモダリティのグローバルアライメント情報を視覚的に学習する。 CSLRにおける視覚表現学習における拡散モデルの有効性を確認した。 3つの公開ベンチマーク実験により,本手法が最先端の性能を実現することを示す。 さらに,提案手法は,他のCSLR手法を一般化するためのプラグアンドプレイ最適化である。

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