論文の概要: SAFL: A Self-Attention Scene Text Recognizer with Focal Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00132v1
• Date: Sat, 1 Jan 2022 06:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 14:01:15.640459
• Title: SAFL: A Self-Attention Scene Text Recognizer with Focal Loss
• Title（参考訳）: SAFL: 音声を失くした自己認識型シーンテキスト認識装置
• Authors: Bao Hieu Tran, Thanh Le-Cong, Huu Manh Nguyen, Duc Anh Le, Thanh Hung Nguyen, Phi Le Nguyen
• Abstract要約: 歪みや不規則なレイアウトといった固有の問題のために、シーンテキスト認識は依然として困難である。 既存のアプローチのほとんどは、主に再発や畳み込みに基づくニューラルネットワークを利用している。 本稿では,シーンテキスト認識のための焦点損失を考慮した自己注意型ニューラルネットワークモデルSAFLを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.462730814123762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the last decades, scene text recognition has gained worldwide attention from both the academic community and actual users due to its importance in a wide range of applications. Despite achievements in optical character recognition, scene text recognition remains challenging due to inherent problems such as distortions or irregular layout. Most of the existing approaches mainly leverage recurrence or convolution-based neural networks. However, while recurrent neural networks (RNNs) usually suffer from slow training speed due to sequential computation and encounter problems as vanishing gradient or bottleneck, CNN endures a trade-off between complexity and performance. In this paper, we introduce SAFL, a self-attention-based neural network model with the focal loss for scene text recognition, to overcome the limitation of the existing approaches. The use of focal loss instead of negative log-likelihood helps the model focus more on low-frequency samples training. Moreover, to deal with the distortions and irregular texts, we exploit Spatial TransformerNetwork (STN) to rectify text before passing to the recognition network. We perform experiments to compare the performance of the proposed model with seven benchmarks. The numerical results show that our model achieves the best performance.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、シーンのテキスト認識は、幅広いアプリケーションでの重要性から、学術コミュニティと実際のユーザの両方から世界的に注目を集めてきた。 光文字認識の成果にもかかわらず、歪みや不規則なレイアウトといった固有の問題のために、シーンテキスト認識は依然として困難である。 既存のアプローチの多くは、再帰的あるいは畳み込みベースのニューラルネットワークを主に活用している。 しかしながら、リカレントニューラルネットワーク(RNN)は通常、逐次計算によるトレーニング速度の低下と、勾配やボトルネックの消滅という問題に直面するが、CNNは複雑さとパフォーマンスのトレードオフに耐えている。 本稿では,シーンテキスト認識のための焦点損失を考慮した自己注意型ニューラルネットワークモデルSAFLを紹介し,既存のアプローチの限界を克服する。 負の対数に代えて焦点損失を用いることで、モデルは低周波サンプルトレーニングに集中することができる。 さらに、歪みや不規則なテキストに対処するために、認識ネットワークに渡す前にSpatial TransformerNetwork(STN)を用いてテキストの修正を行う。 提案モデルの性能を7つのベンチマークと比較する実験を行った。 その結果,本モデルが最も優れた性能が得られることがわかった。

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