論文の概要: SVTR: Scene Text Recognition with a Single Visual Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00159v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 04:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 07:54:55.409202
• Title: SVTR: Scene Text Recognition with a Single Visual Model
• Title（参考訳）: SVTR:単一視覚モデルを用いたシーンテキスト認識
• Authors: Yongkun Du and Zhineng Chen and Caiyan Jia and Xiaoting Yin and Tianlun Zheng and Chenxia Li and Yuning Du and Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: パッチワイド画像トークン化フレームワークにおいて,シーンテキスト認識のための単一ビジュアルモデルを提案する。 SVTRと呼ばれるこの方法は、まずイメージテキストを小さなパッチに分解する。 英語と中国語の両方のシーンテキスト認識タスクの実験結果から,SVTRの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.26135584093631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dominant scene text recognition models commonly contain two building blocks, a visual model for feature extraction and a sequence model for text transcription. This hybrid architecture, although accurate, is complex and less efficient. In this study, we propose a Single Visual model for Scene Text recognition within the patch-wise image tokenization framework, which dispenses with the sequential modeling entirely. The method, termed SVTR, firstly decomposes an image text into small patches named character components. Afterward, hierarchical stages are recurrently carried out by component-level mixing, merging and/or combining. Global and local mixing blocks are devised to perceive the inter-character and intra-character patterns, leading to a multi-grained character component perception. Thus, characters are recognized by a simple linear prediction. Experimental results on both English and Chinese scene text recognition tasks demonstrate the effectiveness of SVTR. SVTR-L (Large) achieves highly competitive accuracy in English and outperforms existing methods by a large margin in Chinese, while running faster. In addition, SVTR-T (Tiny) is an effective and much smaller model, which shows appealing speed at inference. The code is publicly available at https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.
• Abstract（参考訳）: 支配的なシーンテキスト認識モデルは、一般的に2つの構成要素、特徴抽出のための視覚モデル、テキスト転写のためのシーケンスモデルを含む。 このハイブリッドアーキテクチャは正確ではあるが、複雑で効率が悪い。 本研究では,パッチワイド画像トークン化フレームワークにおけるシーンテキスト認識のための単一ビジュアルモデルを提案する。 このメソッドはsvtrと呼ばれ、まず画像テキストを小さなパッチ名付き文字要素に分解する。 その後、成分レベル混合、マージ及び/又は結合により階層段階を繰り返す。 大域的および局所的な混合ブロックは、キャラクタ間およびキャラクタ内パターンを知覚するために考案され、多面的キャラクタ成分知覚に繋がる。 したがって、文字は単純な線形予測によって認識される。 英語と中国語のシーン認識タスクにおける実験結果から,svtrの有効性が示された。 SVTR-L (Large) は、英語で高い競争精度を達成し、既存の手法を中国語で大差で上回り、高速に動作させる。 さらに、SVTR-T(Tiny)は、推論時に魅力的な速度を示す、効果的ではるかに小さなモデルである。 コードはhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRで公開されている。

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