Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Sign Language Recognition

101 평가 기록 19 datasets

Sign Language Recognition is a computer vision and natural language processing task that involves automatically recognizing and translating sign language gestures into written or spoken language. The goal of sign language recognition is to develop algorithms that can understand and interpret sign language, enabling people who use sign language as their primary mode of communication to communicate more easily with non-signers.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Word-level Deep Sign Language Recognition from Video: A New Large-scale Dataset and Methods Comparison )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SlowFastSign
Word Error Rate (WER): 18.3
논문 코드
SlowFastSign
Word Error Rate (WER): 18.7
논문 코드
SlowFastSign
Word Error Rate (WER): 24.9
논문 코드
STF+LSTM
Rank-1 Recognition Rate: 0.9856
논문 -
Logos-Pretraining
Top-1 Accuracy: 66.82
논문 -
Uni-Sign
Top-1 Accuracy: 92.25Official Test Split: true
논문 코드
SPOTER
Accuracy (%): 100
논문 코드
HandReader_RGB_KP
CER (%): 27.1
논문 코드
HandReader_RGB+KP
CER (%): 24.4
논문 코드
HandReader_RGB_KP
CER (%): 5.06
논문 코드
Uni-Sign
P-I Top-1 Accuracy: 78.16P-C Top-1 Accuracy: 76.97
논문 코드
StepNet
Top-1 Accuracy: 61.17
논문 -

데이터셋

19개

논문

라이브러리

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