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SignMusketeers：大规模手语翻译的高效多流方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在连续手语识别和翻译中添加多模态信息的机制，通过将光流信息与 RGB 图像结合，丰富了与运动相关的特征。我们的方法在 RWTH-PHOENIX-2014 数据集上评估，手语识别任务中词错误率降低了0.9，翻译任务中测试集上的大多数 BLEU 得分提高了约0.6。
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关键要点
- 研究了在连续手语识别和翻译中添加多模态信息的机制。
- 通过将光流信息与 RGB 图像结合，丰富了与运动相关的特征。
- 使用轻量级插件，不需要单独的特征提取器。
- 在手语识别和翻译任务中应用了这些改变，提高了性能。
- 在 RWTH-PHOENIX-2014 数据集上评估，手语识别任务中词错误率降低了 0.9。
- 翻译任务中，测试集上的大多数 BLEU 得分提高了约 0.6。
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