迭代原型的手语翻译
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文介绍了 IP-SLT，这是一个简单而有效的手语翻译框架，通过迭代改善方式，增强了输入手语视频的语义表达（原型）。通过特征提取、原型初始化和迭代原型改进，IP-SLT 能够准确理解手语，并将其流畅和恰当地翻译成文本。
本研究提出了任务感知的指令网络TIN-SLT，用于手语翻译。通过引入指令模块和特征融合策略到Transformer网络中，利用预训练模型的语言能力提高翻译性能。同时，通过多级数据增强方案调整训练集的数据分布。在PHOENIX-2014-T和ASLG-PC12数据集上进行实验，方法在BLEU-4方面的表现优于以前的解决方案。
