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TOOL · CL_128971 · Jul 7 · 04:00

Transformer模型通过对比学习增强少样本手语识别能力

研究人员开发了一种基于Transformer的模型，该模型利用对比学习来改进少样本手语识别。这种方法学习身体关键点序列的鲁棒表示，从而能够对训练期间未遇到的手语进行分类。该模型在LSA64数据集上表现强劲，在仅有少量参考示例的情况下，对未见过类别的准确率达到了88.4%。