論文の概要: SignCLIP: Connecting Text and Sign Language by Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01264v2
- Date: Sun, 06 Oct 2024 09:41:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:39:40.394758
- Title: SignCLIP: Connecting Text and Sign Language by Contrastive Learning
- Title（参考訳）: SignCLIP:コントラスト学習によるテキストと手話の接続
- Authors: Zifan Jiang, Gerard Sant, Amit Moryossef, Mathias Müller, Rico Sennrich, Sarah Ebling,
- Abstract要約: SignCLIPは、大規模な多言語ビデオテキストペアから手話処理に有用な視覚表現を学習する効率的な方法である。
SpreadthesignでSignCLIPを事前訓練し,最大44の手話で5万本のビデオクリップを収録した手話辞書を作成した。
我々は、音声言語テキストと手話ポーズによって形成される潜伏空間を分析し、さらなる言語学的洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72545568965546
- License:
- Abstract: We present SignCLIP, which re-purposes CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) to project spoken language text and sign language videos, two classes of natural languages of distinct modalities, into the same space. SignCLIP is an efficient method of learning useful visual representations for sign language processing from large-scale, multilingual video-text pairs, without directly optimizing for a specific task or sign language which is often of limited size. We pretrain SignCLIP on Spreadthesign, a prominent sign language dictionary consisting of ~500 thousand video clips in up to 44 sign languages, and evaluate it with various downstream datasets. SignCLIP discerns in-domain signing with notable text-to-video/video-to-text retrieval accuracy. It also performs competitively for out-of-domain downstream tasks such as isolated sign language recognition upon essential few-shot prompting or fine-tuning. We analyze the latent space formed by the spoken language text and sign language poses, which provides additional linguistic insights. Our code and models are openly available.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)を再活用したSignCLIPを提案する。
SignCLIPは、大規模な多言語ビデオテキストペアから手話処理に有用な視覚表現を学習する効率的な方法である。
SpreadthesignでSignCLIPを事前学習し、最大44の手話で5万の動画クリップからなる著名な手話辞書を作成し、様々なダウンストリームデータセットで評価する。
SignCLIPは、注目すべきテキスト対ビデオ/ビデオ対テキスト検索精度でドメイン内の署名を識別する。
また、重要な数発のプロンプトや微調整で、独立した手話認識などのドメイン外のダウンストリームタスクに対して競合的に機能する。
我々は、音声言語テキストと手話ポーズによって形成される潜伏空間を分析し、さらなる言語学的洞察を提供する。
私たちのコードとモデルは公開されています。
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