CVPR21Chal-SLR 项目使用教程

1. 项目介绍

CVPR21Chal-SLR 是一个在 CVPR 2021 挑战赛中获得冠军的项目，专注于大规模独立手语识别（Sign Language Recognition, SLR）。该项目通过多模态（包括骨骼、RGB帧、光流等）的结合，实现了高精度的手语识别。项目代码开源在 GitHub 上，地址为：https://github.com/jackyjsy/CVPR21Chal-SLR。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Anaconda 和 Docker。项目代码使用 Python 3.6 及以上版本，PyTorch 1.7 和 OpenCV。

# 创建并激活虚拟环境
conda create -n cvpr21chal-slr python=3.6
conda activate cvpr21chal-slr

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2.2 数据准备

下载 AUTSL 数据集，并按照以下结构组织数据：

data/
├── train/
│   ├── signer0_sample1_color.mp4
│   ├── signer0_sample1_depth.mp4
│   ├── signer0_sample2_color.mp4
│   ├── signer0_sample2_depth.mp4
│   └── ...
├── val/
└── test/

2.3 模型训练与测试

2.3.1 骨骼模态训练

cd SL-GCN
python main.py --config /path/to/config/file

2.3.2 RGB 帧模态训练

cd Conv3D
python Sign_Isolated_Conv3D_clip.py
python Sign_Isolated_Conv3D_clip_finetune.py
python Sign_Isolated_Conv3D_clip_test.py

2.3.3 光流模态训练

cd Conv3D
python Sign_Isolated_Conv3D_flow_clip.py
python Sign_Isolated_Conv3D_flow_clip_funtine.py
python Sign_Isolated_Conv3D_flow_clip_test.py

2.4 模型集成

将各模态的测试结果集成，生成最终的预测结果：

cd ensemble
python ensemble_multimodal_rgb.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 手语翻译应用

该项目可以应用于手语翻译系统，通过识别手语动作，实时转换为文字或语音输出，帮助聋哑人与外界沟通。

3.2 教育辅助工具

在教育领域，该项目可以用于开发手语教学辅助工具，帮助学生更好地学习和理解手语。

4. 典型生态项目

4.1 OpenPose

OpenPose 是一个开源的实时多人2D姿态估计项目，可以用于提取手语识别中的骨骼关键点数据。

4.2 PyTorch

PyTorch 是该项目的主要深度学习框架，提供了强大的张量计算和自动求导功能，支持高效的模型训练和推理。

4.3 Docker

Docker 用于容器化部署，确保项目在不同环境中的可移植性和一致性。