論文の概要: PageNet: Towards End-to-End Weakly Supervised Page-Level Handwritten Chinese Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14807v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 17:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 13:01:55.748169
• Title: PageNet: Towards End-to-End Weakly Supervised Page-Level Handwritten Chinese Text Recognition
• Title（参考訳）: PageNet: ページレベルの手書き文字認識を終末から終末へ
• Authors: Dezhi Peng, Lianwen Jin, Yuliang Liu, Canjie Luo, Songxuan Lai
• Abstract要約: 本稿では,ページレベルのHCTRに対して,エンド・ツー・エンドで制御されたページレベルHCTRに対してPageNetを提案する。 PageNetは文字を検出して認識し、それらの間の読み込み順序を予測する。 文字レベルと行レベルの両方で検出と認識結果を出力することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.70246958636773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Handwritten Chinese text recognition (HCTR) has been an active research topic for decades. However, most previous studies solely focus on the recognition of cropped text line images, ignoring the error caused by text line detection in real-world applications. Although some approaches aimed at page-level text recognition have been proposed in recent years, they either are limited to simple layouts or require very detailed annotations including expensive line-level and even character-level bounding boxes. To this end, we propose PageNet for end-to-end weakly supervised page-level HCTR. PageNet detects and recognizes characters and predicts the reading order between them, which is more robust and flexible when dealing with complex layouts including multi-directional and curved text lines. Utilizing the proposed weakly supervised learning framework, PageNet requires only transcripts to be annotated for real data; however, it can still output detection and recognition results at both the character and line levels, avoiding the labor and cost of labeling bounding boxes of characters and text lines. Extensive experiments conducted on five datasets demonstrate the superiority of PageNet over existing weakly supervised and fully supervised page-level methods. These experimental results may spark further research beyond the realms of existing methods based on connectionist temporal classification or attention. The source code is available at https://github.com/shannanyinxiang/PageNet.
• Abstract（参考訳）: 手書き文字認識(HCTR)は、数十年にわたり活発な研究課題となっている。 しかし,従来の研究では,実世界のアプリケーションにおけるテキスト線検出による誤りを無視して,収穫されたテキスト線画像の認識にのみ焦点をあてている。 近年、ページレベルのテキスト認識を目的としたアプローチが提案されているが、単純なレイアウトに限定されるか、高価な行レベルや文字レベルのバウンディングボックスを含む非常に詳細なアノテーションを必要とする。 そこで本研究では,ページレベルのHCTRをエンド・ツー・エンドで管理するためのPageNetを提案する。 pagenetは文字を検出して認識し、文字間の読み順を予測する。これは多方向および湾曲したテキスト行を含む複雑なレイアウトを扱う場合、より堅牢で柔軟である。 提案されている弱い教師付き学習フレームワークを利用して、pagenetは実際のデータに注釈をつけるために書き起こしのみを必要とするが、文字と行レベルで検出と認識結果を出力することができ、文字とテキストのバウンディングボックスのラベル付けの手間とコストを回避することができる。 5つのデータセットで実施された大規模な実験は、既存の弱教師付きおよび完全教師付きページレベルメソッドよりもPageNetの方が優れていることを示す。 これらの実験結果は、コネクショニストの時間的分類や注意に基づく既存の方法の領域を超えたさらなる研究の引き金となるかもしれない。 ソースコードはhttps://github.com/shannanyinxiang/PageNetで入手できる。

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