Fugu-MT 論文翻訳(概要): SCATTER: Selective Context Attentional Scene Text Recognizer

論文の概要: SCATTER: Selective Context Attentional Scene Text Recognizer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11288v1
Date: Wed, 25 Mar 2020 09:20:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-20 03:23:15.097611
Title: SCATTER: Selective Context Attentional Scene Text Recognizer
Title（参考訳）: scatter: 選択的コンテキスト注目シーンテキスト認識器
Authors: Ron Litman, Oron Anschel, Shahar Tsiper, Roee Litman, Shai Mazor and R. Manmatha
Abstract要約: Scene Text Recognition (STR) は複雑な画像背景に対してテキストを認識するタスクである。現在のSOTA(State-of-the-art)メソッドは、任意の形で書かれたテキストを認識するのに依然として苦労している。 Selective Context Attentional Text Recognizer (SCATTER) というSTRの新しいアーキテクチャを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.311256552979835
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scene Text Recognition (STR), the task of recognizing text against complex image backgrounds, is an active area of research. Current state-of-the-art (SOTA) methods still struggle to recognize text written in arbitrary shapes. In this paper, we introduce a novel architecture for STR, named Selective Context ATtentional Text Recognizer (SCATTER). SCATTER utilizes a stacked block architecture with intermediate supervision during training, that paves the way to successfully train a deep BiLSTM encoder, thus improving the encoding of contextual dependencies. Decoding is done using a two-step 1D attention mechanism. The first attention step re-weights visual features from a CNN backbone together with contextual features computed by a BiLSTM layer. The second attention step, similar to previous papers, treats the features as a sequence and attends to the intra-sequence relationships. Experiments show that the proposed approach surpasses SOTA performance on irregular text recognition benchmarks by 3.7\% on average.
Abstract（参考訳）: Scene Text Recognition (STR)は、複雑な画像背景に対してテキストを認識するタスクであり、研究の活発な領域である。現在の最先端技術(SOTA)手法は、任意の形で書かれたテキストを認識するのに依然として苦労している。本稿では,Selective Context Attentional Text Recognizer (SCATTER) というSTRの新しいアーキテクチャを提案する。 SCATTERは、トレーニング中に中間的な監視を伴う積み重ねブロックアーキテクチャを使用し、ディープBiLSTMエンコーダのトレーニングに成功し、コンテキスト依存のエンコーディングを改善する。復号化は2ステップ1Dアテンション機構を用いて行う。最初の注意ステップは、CNNバックボーンからの視覚的特徴と、BiLSTM層によって計算されたコンテキスト的特徴を再重み付けする。第2の注意ステップは、以前の論文と同様、特徴をシーケンスとして扱い、シーケンス内の関係に従う。実験により,提案手法が不規則テキスト認識ベンチマークのsoma性能を平均3.7\%上回った。

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