提案されたSNN方法は、高い精度、高速性、低消費を実現する。
本稿では、ジェスチャーの分類と時間的 локализацию を同時に行う、新しい自動ジェスチャーアノテーションフレームワークを提案する。このフレームワークは、ラベル付けされていないデータセットから高品質な擬似ラベルを生成し、下流のジェスチャー認識モデルのトレーニングを大幅に向上させる。
