15:30官方账号arXiv cs.AI@Keren Artiaga, Yang Li, Ercan Engin Kuruoglu, Wai Kin, Chan该研究针对超100种手语识别资源匮乏的问题,提出使用域自适应方法TA3N进行跨手语迁移学习。TA3N利用时间关系网络(TRN)模块对齐多尺度时间关系,实验显示域自适应优于神经网络迁移学习,尤其提升美国手语(ASL)识别。研究还发现对齐源域和目标域的短期时间特征更有效。在RGB与光流模式对比中,RGB在多数情况下表现更优。论文手语识别域自适应TA3N推荐理由:手语识别资源少,这篇论文用域自适应做跨手语迁移,比传统迁移学习效果好,还比较了RGB和光流,值得做手语识别的朋友看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 手语识别
23:05官方账号Google DeepMind@GoogleDeepMindGoogle DeepMind与聋人社区合作开发了SL2T,这是一个将美国手语(ASL)输入带到手机上的技术。该项目由聋人Google员工和AI手语咨询委员会指导,旨在让手语用户能更自然地使用手机。目前SL2T仅支持ASL,团队计划将其扩展到更多手语和应用场景。AI产品SL2TGoogle DeepMind手语识别推荐理由:Google DeepMind和聋人社区一起做了个SL2T,能把美国手语直接输进手机,以后手语用户用手机就方便多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SL2T