論文の概要: A Tale of Two Languages: Large-Vocabulary Continuous Sign Language Recognition from Spoken Language Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10266v1
• Date: Thu, 16 May 2024 17:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:33:15.792449
• Title: A Tale of Two Languages: Large-Vocabulary Continuous Sign Language Recognition from Spoken Language Supervision
• Title（参考訳）: 2つの言語の物語:音声言語スーパービジョンによる大語彙連続手話認識
• Authors: Charles Raude, K R Prajwal, Liliane Momeni, Hannah Bull, Samuel Albanie, Andrew Zisserman, Gül Varol,
• Abstract要約: 我々は,署名された言語と音声のテキスト間の共同埋め込み空間において,署名シーケンスと出力を抽出できるマルチタスクトランスフォーマーモデルCSLR2を導入する。 新しいデータセットアノテーションは、6時間のテストビデオに対して、連続的なサインレベルアノテーションを提供する。 私たちのモデルは、両方のタスクにおいて、過去の技術状況よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.972172804514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, our goals are two fold: large-vocabulary continuous sign language recognition (CSLR), and sign language retrieval. To this end, we introduce a multi-task Transformer model, CSLR2, that is able to ingest a signing sequence and output in a joint embedding space between signed language and spoken language text. To enable CSLR evaluation in the large-vocabulary setting, we introduce new dataset annotations that have been manually collected. These provide continuous sign-level annotations for six hours of test videos, and will be made publicly available. We demonstrate that by a careful choice of loss functions, training the model for both the CSLR and retrieval tasks is mutually beneficial in terms of performance -- retrieval improves CSLR performance by providing context, while CSLR improves retrieval with more fine-grained supervision. We further show the benefits of leveraging weak and noisy supervision from large-vocabulary datasets such as BOBSL, namely sign-level pseudo-labels, and English subtitles. Our model significantly outperforms the previous state of the art on both tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,大語彙連続手話認識(CSLR)と手話検索である。 この目的のために,符号付き言語と音声言語テキストの結合埋め込み空間において,署名シーケンスと出力を抽出できるマルチタスクトランスフォーマーモデルCSLR2を導入する。 大規模語彙設定におけるCSLR評価を可能にするために,手作業で収集した新しいデータセットアノテーションを導入する。 これらのアノテーションは、6時間のテストビデオに対して連続的なサインレベルアノテーションを提供し、一般公開される予定である。 我々は、損失関数を慎重に選択することで、CSLRと検索タスクの両方のモデルが相互に有益であることを示し、CSLRは文脈を提供することでCSLRの性能を改善し、CSLRはよりきめ細かな監督により検索を改善する。 さらに,BOBSLや記号レベル擬似ラベル,英語字幕などの大語彙データセットから,弱くて騒々しい指導を活用できることのメリットを示す。 我々のモデルは、両方のタスクにおいて、過去の最先端よりも大幅に優れています。

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