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Bangla Sign Language
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新的孟加拉手语识别模型针对移动设备部署进行了优化
研究人员开发了一个新的孟加拉手语（BdSL）识别系统，该系统专为在个人设备上部署而设计。该系统包括一个包含超过10,000张专家验证的BdSL手势图像的数据集，以及一个轻量级的、基于注意力的卷积神经网络。该模型在各种基准测试中实现了高精度，并且针对效率进行了优化，与在ImageNet上预训练的模型相比，所需的参数和计算资源显著减少。该系统能够在具有小占位面积的商品智能手机上运行。
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新数据集和基准推动孟加拉语文本到手语翻译以支持 BdSL
研究人员开发了首个孟加拉语文本到手语翻译的数据集和基准，解决了孟加拉手语（BdSL）社区的一个重大空白。该数据集包括手动标注和合成生成的句子-手语词对，旨在帮助低资源翻译工作。实验表明，GPT-5.4 的整体表现最佳，而微调后的 mBART 模型则以更小的规模提供了有竞争力的结果，Qwen-3 在人类评估中表现出色。