Signformer is all you need: Towards Edge AI for Sign Language

📄 arXiv: 2411.12901v1 📥 PDF

作者: Eta Yang

分类: cs.CL, cs.CV, cs.CY, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-11-19

备注: Official Code at: https://github.com/EtaEnding/Signformer/tree/main

💡 一句话要点

Signformer：面向边缘AI的轻量级手语翻译Transformer

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手语翻译 边缘AI Transformer 轻量级模型 无词汇翻译

📋 核心要点

  1. 现有手语翻译方法依赖大型预训练模型，导致计算成本高昂，难以在资源受限的边缘设备上部署。
  2. Signformer从零开始设计，无需预训练模型或外部知识，通过卷积和注意力机制的创新Transformer架构实现高效手语翻译。
  3. 实验结果表明，Signformer在大幅减少参数量的同时，取得了与现有方法相当甚至更好的性能，并在排行榜上名列前茅。

📝 摘要（中文）

当前的手语翻译，尤其是在无词汇（gloss-free）范式下，由于日益增长的资源密集型方法而面临着不实用和不可持续的困境。目前最先进的方法严重依赖于预训练的复杂骨干网络，如大型语言模型（LLM）、嵌入源或大型数据集，这导致了相当大的参数和计算效率低下，难以在实际场景中可持续使用。为了解决这个问题，本文提出了Signformer，一个从零开始的轻量级Transformer，旨在通过与LLM相当的性能和易于部署的紧凑性，将该领域推向边缘AI。论文分析了手语的本质特征，并以此指导算法设计，提出了一个具有卷积和注意力机制创新的可扩展Transformer流水线。在参数量减少467-1807倍的情况下，Signformer取得了排行榜第二名的成绩，并且在0.57百万参数的轻量级配置下，超越了几乎所有其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有手语翻译方法，特别是gloss-free方法，过度依赖大型预训练模型（如LLM），导致模型参数量巨大，计算复杂度高，难以在边缘设备上部署，阻碍了手语翻译技术的普及和应用。这些方法的可持续性和实用性受到挑战。

核心思路：Signformer的核心思路是从零开始构建一个轻量级的Transformer模型，避免使用任何预训练模型或外部知识。通过对手语的本质特征进行分析，设计出更适合手语翻译的Transformer架构，从而在保证性能的同时，显著降低模型参数量和计算复杂度。

技术框架：Signformer采用Transformer架构，包含编码器和解码器。编码器负责提取手语视频帧的特征，解码器负责将特征序列翻译成目标语言。整体流程包括：视频输入、特征提取、编码、解码和翻译输出。论文重点在于编码器和解码器的设计，特别是卷积和注意力机制的创新应用。

关键创新：Signformer的关键创新在于其轻量级的设计和对手语特征的针对性优化。它避免了使用大型预训练模型，而是通过精心设计的卷积和注意力机制，在有限的参数量下实现了高性能。这种从零开始的设计理念是与现有方法的本质区别。

关键设计：Signformer的关键设计包括：(1) 使用卷积层提取局部特征，增强模型对手语动作细节的捕捉能力；(2) 引入注意力机制，学习视频帧之间的依赖关系，提高翻译的准确性；(3) 通过参数共享和模型压缩等技术，进一步降低模型参数量。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述，但具体数值未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Signformer在手语翻译排行榜上取得了第二名的成绩，并且在参数量减少467-1807倍的情况下，超越了几乎所有其他方法。在0.57百万参数的轻量级配置下，Signformer仍然表现出色，证明了其在性能和效率方面的优势。这些实验结果表明，Signformer是边缘AI手语翻译领域的一个重要突破。

🎯 应用场景

Signformer的潜在应用领域包括：实时手语翻译App、智能助听设备、手语教学工具等。该研究的实际价值在于降低了手语翻译技术的部署成本，使其能够在资源受限的边缘设备上运行，从而帮助听力障碍人士更好地融入社会。未来，Signformer有望推动手语翻译技术的普及和发展，促进无障碍交流。

📄 摘要（原文）

Sign language translation, especially in gloss-free paradigm, is confronting a dilemma of impracticality and unsustainability due to growing resource-intensive methodologies. Contemporary state-of-the-arts (SOTAs) have significantly hinged on pretrained sophiscated backbones such as Large Language Models (LLMs), embedding sources, or extensive datasets, inducing considerable parametric and computational inefficiency for sustainable use in real-world scenario. Despite their success, following this research direction undermines the overarching mission of this domain to create substantial value to bridge hard-hearing and common populations. Committing to the prevailing trend of LLM and Natural Language Processing (NLP) studies, we pursue a profound essential change in architecture to achieve ground-up improvements without external aid from pretrained models, prior knowledge transfer, or any NLP strategies considered not-from-scratch. Introducing Signformer, a from-scratch Feather-Giant transforming the area towards Edge AI that redefines extremities of performance and efficiency with LLM-competence and edgy-deployable compactness. In this paper, we present nature analysis of sign languages to inform our algorithmic design and deliver a scalable transformer pipeline with convolution and attention novelty. We achieve new 2nd place on leaderboard with a parametric reduction of 467-1807x against the finests as of 2024 and outcompete almost every other methods in a lighter configuration of 0.57 million parameters.