論文の概要: DPText-DETR: Towards Better Scene Text Detection with Dynamic Points in Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04491v1
• Date: Sun, 10 Jul 2022 15:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 05:23:25.705669
• Title: DPText-DETR: Towards Better Scene Text Detection with Dynamic Points in Transformer
• Title（参考訳）: DPText-DETR:変換器の動的点によるシーンテキストの検出の改善
• Authors: Maoyuan Ye, Jing Zhang, Shanshan Zhao, Juhua Liu, Bo Du, Dacheng Tao
• Abstract要約: ポリゴン点やベジエ曲線制御点を予測してテキストをローカライズするトランスフォーマーベースの手法は、シーンテキストの検出で非常に人気がある。 しかし、使用点ラベル形式は、トランスフォーマーモデルの堅牢性に影響を与える人間の読み順を意味する。 本稿では,DPText-DETRを提案する。これはクエリとしてポイント座標を直接使用し,デコーダ層間で動的に更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.35116535588332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Transformer-based methods, which predict polygon points or Bezier curve control points to localize texts, are quite popular in scene text detection. However, the used point label form implies the reading order of humans, which affects the robustness of Transformer model. As for the model architecture, the formulation of queries used in decoder has not been fully explored by previous methods. In this paper, we propose a concise dynamic point scene text detection Transformer network termed DPText-DETR, which directly uses point coordinates as queries and dynamically updates them between decoder layers. We point out a simple yet effective positional point label form to tackle the side effect of the original one. Moreover, an Enhanced Factorized Self-Attention module is designed to explicitly model the circular shape of polygon point sequences beyond non-local attention. Extensive experiments prove the training efficiency, robustness, and state-of-the-art performance on various arbitrary shape scene text benchmarks. Beyond detector, we observe that existing end-to-end spotters struggle to recognize inverse-like texts. To evaluate their performance objectively and facilitate future research, we propose an Inverse-Text test set containing 500 manually labeled images. The code and Inverse-Text test set will be available at https://github.com/ymy-k/DPText-DETR.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキストのローカライズのために多角点やベジエ曲線制御ポイントを予測できるトランスフォーマティブ・ベース手法が,シーンのテキスト検出において非常に人気がある。 しかし、使用点ラベル形式は、トランスフォーマーモデルの堅牢性に影響を与える人間の読み順を意味する。 モデルアーキテクチャに関して、デコーダで使用されるクエリの定式化は、以前の方法では十分に検討されていない。 本稿では,ポイント座標を直接クエリとして使用し,デコーダ層間で動的に更新する,簡潔な動的ポイントシーン検出トランスフォーマーネットワークdptext-detrを提案する。 そこで,本論文では,原点の副作用に対処するために,単純だが効果的な位置ラベル形式を指摘する。 さらに、非局所的な注意を超えた多角形点列の円形状を明示的にモデル化する拡張因子自己保持モジュールを設計する。 様々な任意の形状のシーンテキストベンチマークにおいて、訓練効率、堅牢性、最先端性能を実証する実験が盛んである。 検出器以外にも、既存のエンドツーエンドスポッターは逆テキストを認識するのに苦労している。 その性能を客観的に評価し,今後の研究を容易にするために,500個の手動ラベル付き画像を含む逆テキストテストセットを提案する。 コードとInverse-Textテストセットはhttps://github.com/ymy-k/DPText-DETRで入手できる。

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