論文の概要: AutoSTR: Efficient Backbone Search for Scene Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06567v2
• Date: Thu, 16 Jul 2020 16:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 20:21:19.186413
• Title: AutoSTR: Efficient Backbone Search for Scene Text Recognition
• Title（参考訳）: AutoSTR: シーンテキスト認識のための効率的なバックボーン検索
• Authors: Hui Zhang, Quanming Yao, Mingkun Yang, Yongchao Xu, Xiang Bai
• Abstract要約: テキストインスタンスの多様性とシーンの複雑さのため、シーンテキスト認識(STR)は非常に難しい。 テキスト認識性能を向上させるために,データ依存のバックボーンを検索するための自動STR(AutoSTR)を提案する。 実験によると、データ依存のバックボーンを検索することで、AutoSTRは標準ベンチマークにおける最先端のアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.7290173000068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene text recognition (STR) is very challenging due to the diversity of text instances and the complexity of scenes. The community has paid increasing attention to boost the performance by improving the pre-processing image module, like rectification and deblurring, or the sequence translator. However, another critical module, i.e., the feature sequence extractor, has not been extensively explored. In this work, inspired by the success of neural architecture search (NAS), which can identify better architectures than human-designed ones, we propose automated STR (AutoSTR) to search data-dependent backbones to boost text recognition performance. First, we design a domain-specific search space for STR, which contains both choices on operations and constraints on the downsampling path. Then, we propose a two-step search algorithm, which decouples operations and downsampling path, for an efficient search in the given space. Experiments demonstrate that, by searching data-dependent backbones, AutoSTR can outperform the state-of-the-art approaches on standard benchmarks with much fewer FLOPS and model parameters.
• Abstract（参考訳）: テキストインスタンスの多様性とシーンの複雑さのため、シーンテキスト認識(STR)は非常に難しい。 コミュニティは、修正やデブロアリングなどの前処理イメージモジュールやシーケンストランスレータを改善することで、パフォーマンス向上に注意を払っている。 しかし、他の重要なモジュール、すなわち特徴系列抽出器は、広く研究されていない。 本稿では,人間設計のものよりも優れたアーキテクチャを識別できるニューラルネットワーク検索(nas)の成功に触発されて,テキスト認識性能を向上させるために,データ依存のバックボーンを検索する自動str(autostr)を提案する。 まず、操作の選択とダウンサンプリングパスの制約の両方を含むSTRのドメイン固有検索空間を設計する。 そこで我々は,与えられた空間における効率的な探索のための2段階探索アルゴリズムを提案する。 実験により、データ依存のバックボーンを検索することで、AutoSTRはFLOPSやモデルパラメータをはるかに少なくした標準ベンチマークにおける最先端のアプローチより優れていることが示されている。

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