論文の概要: Text Recognition -- Real World Data and Where to Find Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03098v2
• Date: Fri, 17 Jul 2020 15:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 02:53:59.232706
• Title: Text Recognition -- Real World Data and Where to Find Them
• Title（参考訳）: テキスト認識 -- 現実世界のデータとそれを見つける場所
• Authors: Kl\'ara Janou\v{s}kov\'a, Jiri Matas, Lluis Gomez, Dimosthenis Karatzas
• Abstract要約: 本稿では,弱い注釈付き画像を利用してテキスト抽出パイプラインを改善する手法を提案する。 このアプローチでは、任意のエンドツーエンドのテキスト認識システムを使用して、テキスト領域の提案と、おそらく誤った書き起こしを取得する。 シーンテキストのほとんどエラーのないローカライズされたインスタンスを生成し、これが"擬似基底真理"(PGT)として扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.10220484561196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for exploiting weakly annotated images to improve text extraction pipelines. The approach uses an arbitrary end-to-end text recognition system to obtain text region proposals and their, possibly erroneous, transcriptions. The proposed method includes matching of imprecise transcription to weak annotations and edit distance guided neighbourhood search. It produces nearly error-free, localised instances of scene text, which we treat as "pseudo ground truth" (PGT). We apply the method to two weakly-annotated datasets. Training with the extracted PGT consistently improves the accuracy of a state of the art recognition model, by 3.7~\% on average, across different benchmark datasets (image domains) and 24.5~\% on one of the weakly annotated datasets.
• Abstract（参考訳）: 弱い注釈付き画像を利用してテキスト抽出パイプラインを改善する手法を提案する。 このアプローチでは、任意のエンドツーエンドのテキスト認識システムを使用して、テキスト領域の提案と、おそらく誤った書き起こしを取得する。 提案手法は,不正確な書き起こしを弱アノテーションにマッチングし,距離案内近傍探索を編集することを含む。 シーンテキストのほとんどエラーのないローカライズされたインスタンスを生成し、これが"擬似基底真理"(PGT)として扱う。 2つの弱い注釈付きデータセットに適用する。 抽出されたPGTによるトレーニングは、異なるベンチマークデータセット(画像領域)で平均3.7〜\%、弱い注釈付きデータセットで24.5〜\%のアート認識モデルの精度を一貫して改善する。

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