RNN Encoder-Decoderを用いた連続指文字認識モデルを紹介します.題材は連続指文字認識ですが,手法は連続手話単語認識や手話翻訳にも応用可能です.
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実践手話認識 - モデル開発編3: Encoder-Decoder を用いた時系列認識の処理
作成日: 2024年09月12日(木) 00:00
最終更新日: 2024年10月08日(火) 14:15
Encoder-Decoder を用いた時系列認識の処理について説明します.今回はモデルではなく学習ループなどの全体的な処理の実装例を示します.
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実践手話認識 - モデル開発編 補足: 時系列認識における Loss 計算のハマりどころ
作成日: 2024年09月12日(木) 00:00
最終更新日: 2024年10月08日(火) 14:00
Encoder-Decoder を用いて Loss 計算を行う際のハマりどころについて説明します.
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実践手話認識 - モデル開発編 補足: Word error rate について
作成日: 2024年09月12日(木) 00:00
最終更新日: 2024年09月18日(水) 09:47
時系列認識の評価によく用いられる,単語誤り率 (Word error rate) について簡単に説明します.
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Google American Sign Language Fingerspelling Recognitionのデータセットについて解説します
作成日: 2024年09月08日(日) 00:00
最終更新日: 2024年10月08日(火) 13:44
Google American Sign Language Fingerspelling Recognitionで配布される,連続指文字認識用データセットについて解説します.