Характеристики

Лицензия: CC BY-SA 4.0
Архитектура: s3d · dense
Опубликована: 31 авг 2026

Ссылки

easy_sign

Классификация видеоВидео → label3 профессии

Набор ONNX-моделей S3D классифицирует видеоклипы с жестами русского жестового языка, включая варианты для 1598 жестов и датасета Slovo на 1001 класс.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий maximazzik/easy_sign содержит ONNX-модели семейства S3D для распознавания жестов русского жестового языка по видео. В него входят демо-модель easysign на 1598 классов и отдельные модели для 1001 класса датасета Slovo; это разные линейки, обученные на разных данных. Разработчик указывает, что веса происходят из проекта ai-forever/easy_sign.

Модели предназначены для классификации видеоклипов с жестами. Для линейки Slovo описан входной RGB-клип размером 1×3×T×224×224 и приведены варианты на 32, 48 и 64 кадра; точность на Slovo растёт с длиной клипа от 44,22% до 55,86%. Демо-модель использует окно в 32 кадра и может запускаться на CPU через OpenVINO или ONNX Runtime. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

распознавание жестов РЖЯ в видеоклипе
классификация жестов из датасета Slovo
эксперименты с распознаванием жестового языка на CPU
сравнение качества классификации при разной длине видеоклипа

Ограничения

Модели классифицируют жесты по ограниченному набору классов и требуют видеоклипов; качество зависит от выбранной линейки и длины клипа. Для вариантов Slovo в README указана средняя точность 44,22–55,86%, что ограничивает надёжность распознавания.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

S3D models for Russian Sign Language (easy_sign)

ONNX-веса S3D из проекта ai-forever/easy_sign.

В репозитории две линейки моделей — они обучены на разных данных и с разным числом классов.

Демо-модель easy_sign (1598 жестов РЖЯ)

Это та же S3D.onnx, что лежит в GitHub-репозитории easy_sign. Окно 32 кадра, инференс через OpenVINO / ONNX Runtime на CPU.

S3D.onnx (~37 MB)
RSL_class_list.txt

https://huggingface.co/maximazzik/easy_sign/resolve/main/S3D.onnx

Slovo (1001 класс)

Отдельные модели, обученные на датасете Slovo — не путать с демо выше. На вход идёт RGB-клип 1×3×T×224×224.

Кадры (T)	Файл	Mean accuracy, %	Размер
32	`slovo/S3Dx32x1x1001.onnx`	44.22	34.6 MB
48	`slovo/S3Dx48x1x1001.onnx`	52.28	34.6 MB
64	`slovo/S3Dx64x1x1001.onnx`	55.86	34.6 MB

https://huggingface.co/maximazzik/easy_sign/resolve/main/slovo/S3Dx32x1x1001.onnx
https://huggingface.co/maximazzik/easy_sign/resolve/main/slovo/S3Dx48x1x1001.onnx
https://huggingface.co/maximazzik/easy_sign/resolve/main/slovo/S3Dx64x1x1001.onnx

Источник

Код и демо: https://github.com/ai-forever/easy_sign
Статья: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/775688/

Лицензия

CC BY-SA 4.0, как у easy_sign.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов: 3185349