UBU-Sign2Text

Transcripción de lenguaje de signos (a nivel de palabra) mediante Deep Learning Check the front-end and back-end repos

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Índice de contenido

• UBU-Sign2Text
  • Índice de contenido
  • Antes de nada - Pruébalo
  • Instalación
    • Instalamos el paquete de entorno virtual
    • Creamos un entorno virtual
    • Activamos el entorno virtual
    • Instalamos los paquetes necesarios
    • Instalamos PyTorch compatible con CUDA (en caso de que queramos usar GPU)

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Antes de nada - Pruébalo

Puedes acceder a la API del modelo en api.sign2text.com/docs.

También puedes subir un video en sign2text.com para probarlo. Ten en cuenta que la API del modelo consume muchos recursos (y tiene pocos asignados). No va a poder procesar videos largos ni muchas peticiones simultáneas.

Si deseas más información sobre la API o sobre el front-end, puedes visitar los respositorios en:

• API: Sign2Text API (Github)
• FrontEnd: Sign2Text FrontEnd (Github)

Instalación

Se usa un entorno virtual de Python para la ejecución de este programa.

Esto se puede hacer del siguiente modo:

Instalamos el paquete de entorno virtual

pip install virtualenv

Creamos un entorno virtual

virtualenv venv

Activamos el entorno virtual

Linux:

source venv/bin/activate

Windows:

./venv/Scripts/activate

Instalamos los paquetes necesarios

pip install -r requirements.txt

Instalamos PyTorch compatible con CUDA (en caso de que queramos usar GPU)

Esto nos instalará los binarios de CUDA y CuDNN.

pip install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html