CVPR21Chal-SLR 项目使用教程
2024-09-24 00:08:24作者:管翌锬
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。
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