論文の概要: DPTNet: A Dual-Path Transformer Architecture for Scene Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09878v1
• Date: Sun, 21 Aug 2022 12:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:22:13.555177
• Title: DPTNet: A Dual-Path Transformer Architecture for Scene Text Detection
• Title（参考訳）: DPTNet:シーンテキスト検出のためのデュアルパストランスアーキテクチャ
• Authors: Jingyu Lin, Jie Jiang, Yan Yan, Chunchao Guo, Hongfa Wang, Wei Liu, Hanzi Wang
• Abstract要約: 我々は,シーンテキスト検出タスクのグローバルおよびローカル情報をモデル化する,シンプルで効果的なアーキテクチャであるDPTNetを提案する。 本稿では,コンボリューションネットワークと強力な自己認識機構を統合した並列設計を提案し,注目経路と畳み込み経路の相補的な手がかりを提供する。 我々のDPTNetはMSRA-TD500データセットの最先端結果を実現し、検出精度と速度の両面で他の標準ベンチマーク上での競合結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.42038300372715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prosperity of deep learning contributes to the rapid progress in scene text detection. Among all the methods with convolutional networks, segmentation-based ones have drawn extensive attention due to their superiority in detecting text instances of arbitrary shapes and extreme aspect ratios. However, the bottom-up methods are limited to the performance of their segmentation models. In this paper, we propose DPTNet (Dual-Path Transformer Network), a simple yet effective architecture to model the global and local information for the scene text detection task. We further propose a parallel design that integrates the convolutional network with a powerful self-attention mechanism to provide complementary clues between the attention path and convolutional path. Moreover, a bi-directional interaction module across the two paths is developed to provide complementary clues in the channel and spatial dimensions. We also upgrade the concentration operation by adding an extra multi-head attention layer to it. Our DPTNet achieves state-of-the-art results on the MSRA-TD500 dataset, and provides competitive results on other standard benchmarks in terms of both detection accuracy and speed.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の繁栄は、シーンテキストの検出の急速な進歩に寄与する。 畳み込みネットワークを用いた手法では,任意の形状のテキストインスタンスや極端なアスペクト比の検出が優れているため,セグメンテーションベースの手法が注目されている。 しかし,ボトムアップ手法はセグメンテーションモデルの性能に制限されている。 本稿では,シーンテキスト検出タスクのグローバルおよびローカル情報をモデル化する簡易かつ効果的なアーキテクチャであるdptnet(dual-path transformer network)を提案する。 さらに,コンボリューションネットワークと強力な自己認識機構を統合し,注目経路と畳み込み経路の相補的な手がかりを提供する並列設計を提案する。 さらに,両経路にまたがる双方向相互作用モジュールを開発し,チャネルと空間次元の補足的な手がかりを提供する。 また,追加のマルチヘッドアテンション層を付加することにより,集中操作を改良する。 我々のDPTNetはMSRA-TD500データセットの最先端結果を実現し、検出精度と速度の両面で他の標準ベンチマーク上での競合結果を提供する。

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