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SlowFast 网络用于连续手语识别
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内容提要

SF-Net是一种连续手语识别模型，能够编码信息到三个层次的特征表示中，表现优于先前的方法。

🎯

关键要点

  • 提出了结构化特征网络（SF-Net）用于连续手语识别。
  • SF-Net解决了词汇量丰富和对齐困难等挑战。
  • 模型将信息编码到帧、词和句三个层次的特征表示中。
  • 支持端到端训练，无需其他模型或预训练。
  • 实验结果显示，SF-Net在两个大规模手语识别数据集上的表现优于先前的方法。
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标签

SF-Net 手语识别 数据集 特征表示 端到端训练
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