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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进GRU‑ViT网络的手语翻译方法，涉及长序列的手语翻译领域，包括以下步骤：S10，基于原始GRU网络进行改进，以优化GRU的学习结构，并提高手语序列位置信息编码的准确性；S20，使用ViT网络模型，将输入的手部图像分割成块，线性嵌入每个手部图像块，并添加位置嵌入；S30，将改进后的GRU网络作为原始Transformer模型中的相对位置编码器，使用相对位置方式对手语序列进行位置编码。本发明的有益效果：有效提高手语序列位置信息编码的准确性、解决字错误率高的问题，从而提高手语翻译的准确率。
主权项：1.一种基于改进GRU-ViT网络的手语翻译方法，其特征包括以下步骤：S10，基于原始GRU网络进行改进，以优化GRU的学习结构，并提高手语序列位置信息编码的准确性；S20，使用ViT网络模型，将输入的手部图像分割成块，线性嵌入每个手部图像块，并添加位置嵌入；S30，将改进后的GRU网络作为原始Transformer模型中的相对位置编码器，使用相对位置方式对手语序列进行位置编码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种基于改进GRU-ViT网络的手语翻译方法
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