#ржя — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ржя, aggregated by home.social.
-
EMNLP-2025: обзор исследований жестовых языков
Всем привет! В этом году в китайском городе Суджоу прошла юбилейная тридцатая конференция EMNLP ( Empirical Methods in Natural Language Processing ). Это одна из ведущих международных конференций по обработке естественного языка (NLP), проводимая под эгидой ассоциации компьютерной лингвистики ACL (Association for Computational Linguistics). Впервые конференция EMNLP прошла в 1996 году. Сегодня она посвящена эмпирическим методам, то есть моделям, основанным на данных, статистике и машинном обучении. А тогда конференция называлась Workshop on Very Large Corpora и представляла собой небольшое мероприятие ACL, посвящённое использованию корпусов текстов для обучения моделей. Тогда еще не было никаких трансформеров и уже привычных нам больших языковых моделей (LLM) и уж тем более мультимодальности, агентов и прочих хайповых ИИ-направлений. Это была эпоха статистического NLP, когда всё строилось вокруг частот, вероятностей и корпусов текстов, а в ходу были N-граммные языковые модели и скрытые Марковские модели.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/965274/
#РЖЯ #жестовый_язык #наука #конференции #данные #искуственный_интеллект #машинное+обучение #машинное_обучение #машинное_зрение
-
Fingers3: дорога к последовательностям (padding)
С момента последней публикации о проекте Fingers прошло много времени... И я во многом продвинулся. Вводная часть: Ранее я анонсировал проект Fingers2 по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ). При этом первая версия конструировалась по принципу обнаруженя объекта (yolo), обработка обнаруженного объекта сверточными слоями (conv2D), однако, данная гепориза показала свою не эффективность и сложность. Поэтому Fingers2 был построен на спайке mediapipe и полносвязных (dense) слоев, что показало скорость и высокую обучаемость (>99% на 34 класса). Однако, в fingers2 были использваны не все буквы. Такие буквы как Е – Ё, И – Й и Ш-Щ отличаются только движением руки, но не формой и с учетом конструкции модели, которая обрабатывает слепок кисти руки невозможно было их различить. Перфекционист во мне не мог с этим смириться и вот что получилось…
-
Fingers3: дорога к последовательностям (padding)
С момента последней публикации о проекте Fingers прошло много времени... И я во многом продвинулся. Вводная часть: Ранее я анонсировал проект Fingers2 по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ). При этом первая версия конструировалась по принципу обнаруженя объекта (yolo), обработка обнаруженного объекта сверточными слоями (conv2D), однако, данная гепориза показала свою не эффективность и сложность. Поэтому Fingers2 был построен на спайке mediapipe и полносвязных (dense) слоев, что показало скорость и высокую обучаемость (>99% на 34 класса). Однако, в fingers2 были использваны не все буквы. Такие буквы как Е – Ё, И – Й и Ш-Щ отличаются только движением руки, но не формой и с учетом конструкции модели, которая обрабатывает слепок кисти руки невозможно было их различить. Перфекционист во мне не мог с этим смириться и вот что получилось…
-
Fingers3: дорога к последовательностям (padding)
С момента последней публикации о проекте Fingers прошло много времени... И я во многом продвинулся. Вводная часть: Ранее я анонсировал проект Fingers2 по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ). При этом первая версия конструировалась по принципу обнаруженя объекта (yolo), обработка обнаруженного объекта сверточными слоями (conv2D), однако, данная гепориза показала свою не эффективность и сложность. Поэтому Fingers2 был построен на спайке mediapipe и полносвязных (dense) слоев, что показало скорость и высокую обучаемость (>99% на 34 класса). Однако, в fingers2 были использваны не все буквы. Такие буквы как Е – Ё, И – Й и Ш-Щ отличаются только движением руки, но не формой и с учетом конструкции модели, которая обрабатывает слепок кисти руки невозможно было их различить. Перфекционист во мне не мог с этим смириться и вот что получилось…
-
Fingers3: дорога к последовательностям (padding)
С момента последней публикации о проекте Fingers прошло много времени... И я во многом продвинулся. Вводная часть: Ранее я анонсировал проект Fingers2 по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ). При этом первая версия конструировалась по принципу обнаруженя объекта (yolo), обработка обнаруженного объекта сверточными слоями (conv2D), однако, данная гепориза показала свою не эффективность и сложность. Поэтому Fingers2 был построен на спайке mediapipe и полносвязных (dense) слоев, что показало скорость и высокую обучаемость (>99% на 34 класса). Однако, в fingers2 были использваны не все буквы. Такие буквы как Е – Ё, И – Й и Ш-Щ отличаются только движением руки, но не формой и с учетом конструкции модели, которая обрабатывает слепок кисти руки невозможно было их различить. Перфекционист во мне не мог с этим смириться и вот что получилось…
-
Всё как в жизни. Адаптация систем распознавания жестовых языков к реальным условиям
Всем привет! Ранее мы уже писали о том, как собрали самый большой и разнородной открытый датасет русского жестового языка, как выбили первое место в мире на бенчмарке американского жестового языка и какие существуют подходы для перевода жестовой речи . Эта статья посвящена специализированным стратегиям обучения нейросетей для задачи распознавания изолированного жестового языка. Пайплайн обучения был создан с учётом особенностей домена жестовых языков и позволил нам получить state-of-the-art-метрики на популярных датасетах.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/900994/
#распознавание_жестов #русский_жестовый_язык #ржя #нейронные_сети #обработка_видео #машинное_обучение #data_science
-
Bukva: алфавит русского жестового языка
Всем привет! Недавно мы анонсировали словарь русского жестового языка (РЖЯ), а в этой статье поговорим про задачу распознавания алфавита РЖЯ, именуемого также дактильным алфавитом или дактилем. Предлагаем ознакомиться с нашей работой , в которой мы представим новый датасет Bukva — первый полноценный видеонабор данных для распознавания дактильной азбуки. Он содержит 3757 видеороликов с более чем 101 видео для каждой буквы дактиля, включая не только статические, но и динамические жесты. В статье расскажем, как мы собрали датасет для решения задачи и какие модели обучили в качестве бейзлайнов. Все данные и код открыты и доступны в репозитории команды.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/850858/
#ржя #русский_жестовый_язык #нейронные_сети #сбор_данных #краудсорсинг #дактиль
-
Распознавание и перевод жестовых языков: обзор подходов
Всем привет! В статье « Slovo и русский жестовый язык » мы рассказывали, как решаем задачу распознавания изолированных жестов, в статье « Русский жестовый язык: первое место в американском бенчмарке » делились результатами решения, а в статье « GigaChat и русский жестовый язык » речь шла о реализации прототипа общения с генеративной языковой моделью GigaChat . В этой статье речь пойдет о распознавании и переводе жестового языка и передовых подходах для их решениях.
-
Как студенты участвовали в огромной IT выставке со своим стендом
Всем привет, на связи Максим Рожков, frontend разработчик команды " ПИН-КОД ". Наша студенческая команда смогла поучаствовать в выставке с демонстрационным вариантом нашего сервиса "Изучение русского жестового языка". В этой статье вы узнаете, как обычные студенты поучаствовали в масштабной IT выставке в Екатеринбурге.
https://habr.com/ru/articles/792976/
#русский_жестовый_язык #ржя #студенты #участие_в_выставках #иритртф #распознавание_жестов #слабослышащие #стартап #выставка #екатеринбург
-
Сервис изучения РЖЯ с применением модели распознавания жестов
Привет! Меня зовут Рома, я проджект команды ПИН-КОД и это наша первая статья :) Я хочу представить наш демо-стенд сервиса изучения русского жестового языка .
https://habr.com/ru/articles/776278/
#русский_жестовый_язык #РЖЯ #Студенты #Стартап #УрФУ #Распознавание_жестов #иритртф
-
Распознавание русского жестового языка: распознаём до 3+ жестов в секунду на обычном ПК без видеокарты
Привет! Меня зовут Максим Новопольцев, я техлид RnD команды Центра развития технологий AI во благо общества, Sber AI. Мы занимаемся проектами, направленными на решение важных социальных и экологических задач, таких как сохранение биоразнообразия, создание инклюзивной среды, прогнозирование климатических рисков. В этой статье я расскажу как и зачем мы создавали модель распознавания русского жестового языка и покажу, что из этого получилось. Сегодня в России нет достаточного количества специалистов-переводчиков русского жестового языка (РЖЯ), с помощью которого общаются люди с ограничением слуха. По данным Всероссийского общества глухих, нехватка специалистов в этой сфере в России - около 4 тыс. А между тем, глухие или неговорящие - достаточно большая группа людей, которая посещает государственные учреждения, ходит в магазины, банки и пр. По данным ВОЗ, более 5% населения мира, или 430 миллионов человек, имеют проблемы со слухом, а к 2050 г. с этой проблемой столкнется каждый десятый, или более 700 миллионов человек.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/775688/
#русский_жестовый_язык #ржя #глубокое_обучение #компьютерное_зрение #обработка_видео