論文の概要: Using Human Psychophysics to Evaluate Generalization in Scene Text Recognition Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00083v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 19:51:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:55:48.098127
• Title: Using Human Psychophysics to Evaluate Generalization in Scene Text Recognition Models
• Title（参考訳）: 人間心理物理学を用いたテキスト認識モデルにおける一般化評価
• Authors: Sahar Siddiqui, Elena Sizikova, Gemma Roig, Najib J. Majaj, Denis G. Pelli
• Abstract要約: 我々は2つの重要なシーンテキスト認識モデルを,その領域を計測することで特徴付ける。 ドメインは、読み手が様々な単語の長さ、フォント、閉塞量に一般化する能力を指定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.294729862905325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene text recognition models have advanced greatly in recent years. Inspired by human reading we characterize two important scene text recognition models by measuring their domains i.e. the range of stimulus images that they can read. The domain specifies the ability of readers to generalize to different word lengths, fonts, and amounts of occlusion. These metrics identify strengths and weaknesses of existing models. Relative to the attention-based (Attn) model, we discover that the connectionist temporal classification (CTC) model is more robust to noise and occlusion, and better at generalizing to different word lengths. Further, we show that in both models, adding noise to training images yields better generalization to occlusion. These results demonstrate the value of testing models till they break, complementing the traditional data science focus on optimizing performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,シーンテキスト認識モデルが大きく進歩している。 人間の読みにインスパイアされた2つの重要なシーンテキスト認識モデルについて,その領域,すなわち読み取ることができる刺激画像の範囲を測定することで特徴付ける。 このドメインは、読者が異なる単語の長さ、フォント、および閉塞量の一般化を行う能力を指定する。 これらのメトリクスは、既存のモデルの強みと弱みを特定する。 注意に基づく(Attn)モデルと比較して、結合性時間分類(CTC)モデルは雑音や閉塞に対してより堅牢であり、単語長の一般化がより優れていることが分かる。 さらに,いずれのモデルにおいても,訓練画像にノイズを加えると咬合の一般化が向上することを示す。 これらの結果は、失敗するまでのテストモデルの価値を示し、パフォーマンスの最適化に重点を置く従来のデータサイエンスを補完する。

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