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基于姿态的手语外观转换
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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
我们开发了一种基于Transformer的模型，用于美国手语翻译。通过精确的手部姿势估计和新的损失项，提升了翻译准确性。采用两阶段推理方法，在ChicagoFSWild数据集上的性能提高了10%以上。
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关键要点
- 开发了一种基于Transformer的模型用于美国手语翻译。
- 通过精确的手部姿势估计和新的损失项提升翻译准确性。
- 采用两阶段推理方法，重新对假设进行排名。
- 在ChicagoFSWild数据集上的性能提高了10%以上。
- 方法的有效性和手语翻译中的拼写识别潜力得到了验证。
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