推荐开源项目：手语转换器（Sign Language Transformers）

推荐开源项目：手语转换器（Sign Language Transformers）

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/slt/slt

1、项目介绍

Sign Language Transformers是一款基于深度学习的开源工具，专门设计用于连续手语识别和翻译。这个项目在CVPR'20会议上首次亮相，旨在促进无障碍通讯，将手语实时转化为文本或另一种语言的手势。它建立在Joey NMT框架之上，但进行了优化以适应更复杂的手势理解任务。

2、项目技术分析

该项目利用Transformer架构，这是一种在自然语言处理领域表现卓越的模型。通过这种架构，Sign Language Transformers能够理解和学习手语视频中的连续性、动态性和上下文信息。代码库包括训练和评估的完整实现，并且支持从特征文件到模型输出的全流程操作。

3、项目及技术应用场景

Sign Language Transformers的应用广泛，主要适用于以下场景：

• 无障碍通信：为听障人士提供与听力正常人群顺畅交流的桥梁。
• 教育与培训：帮助学习者提高手语技能，同时也让教师能更好地评估学生的表现。
• 社会服务：在公共服务领域如警察局、医院等提供实时翻译服务。
• 研究：为研究人员提供一个实验和改进手语识别与翻译技术的平台。

4、项目特点

• 端到端解决方案：该模型可以一次性解决识别和翻译两个任务，提高了效率和准确性。
• 开放源码：完全免费，允许开发者和研究者深入研究和定制。
• 数据驱动：依赖于Phoenix2014T等大型手语数据集，保证了模型的学习效果。
• 可扩展性：易于添加新的数据集或功能，满足不同应用场景的需求。

为了使用Sign Language Transformers，只需下载数据，创建虚拟环境并安装必要包。然后，通过配置文件启动训练过程，简单易行。

让我们共同推动无障碍通信的进步，一起探索手语世界的无限可能！如果你在研究中使用了本项目，请引用作者的研究论文，为他们的工作表示支持。

@inproceedings{camgoz2020sign,
  author = {Necati Cihan Camgoz and Oscar Koller and Simon Hadfield and Richard Bowden},
  title = {Sign Language Transformers: Joint End-to-end Sign Language Recognition and Translation},
  booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year = {2020}
}

感谢SNSF Sinergia项目以及欧洲联盟Horizon2020计划的支持，也感谢NVIDIA提供的GPU资源。现在就开始您的旅程，让世界听见无声的力量！

slt Sign Language Transformers (CVPR'20) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/slt/slt