研究人员开发了一种新的基于Transformer的架构，用于分割连续手语序列中的单个手语。该方法将分割视为使用Begin-In-Out (BIO) 标记方案的序列标记问题。该模型结合了HaMeR手部特征和3D角度，在DGS Corpus上取得了最先进的成果，并在BSLCorpus上超越了之前的基准。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型架构和实验结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2504.08593v5 Announce Type: replace-cross Abstract: This work tackles the challenge of continuous sign language segmentation, a key task with huge implications for sign language translation and data annotation. We propose a transformer-based architecture that models the tem…