Fugu-MT 論文翻訳(概要): 1st Place Solution to ECCV 2022 Challenge on Out of Vocabulary Scene Text Understanding: End-to-End Recognition of Out of Vocabulary Words

論文の概要: 1st Place Solution to ECCV 2022 Challenge on Out of Vocabulary Scene Text Understanding: End-to-End Recognition of Out of Vocabulary Words

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00224v1
Date: Thu, 1 Sep 2022 04:53:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-09-02 13:57:44.784099
Title: 1st Place Solution to ECCV 2022 Challenge on Out of Vocabulary Scene Text Understanding: End-to-End Recognition of Out of Vocabulary Words
Title（参考訳）: 1st Place Solution to ECCV 2022 Challenge on Out of Vocabulary Scene Text Understanding: End-to-End Recognition of Out of Vocabulary Words
Authors: Zhangzi Zhu, Chuhui Xue, Yu Hao, Wenqing Zhang, Song Bai
Abstract要約: 本稿では,語彙シーンテキスト理解(OOV-ST)チャレンジに対する解決策について述べる。我々のoCLIPベースのモデルは28.59%のh-meanを達成し、OOV ChallengeのエンドツーエンドOOVワード認識トラックで第1位となった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.2137931915091
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scene text recognition has attracted increasing interest in recent years due to its wide range of applications in multilingual translation, autonomous driving, etc. In this report, we describe our solution to the Out of Vocabulary Scene Text Understanding (OOV-ST) Challenge, which aims to extract out-of-vocabulary (OOV) words from natural scene images. Our oCLIP-based model achieves 28.59\% in h-mean which ranks 1st in end-to-end OOV word recognition track of OOV Challenge in ECCV2022 TiE Workshop.
Abstract（参考訳）: 近年,多言語翻訳や自動運転などの幅広い応用により,シーンテキスト認識への関心が高まっている。本稿では,自然シーン画像から語彙外単語(OOV)を抽出することを目的としたOOV-ST(Out of Vocabulary Scene Text Understanding)チャレンジに対する解決策について述べる。我々のoCLIPベースのモデルは、ECCV2022 TiEワークショップにおけるOOVチャレンジのエンドツーエンドOOV音声認識トラックにおいて、28.59 %のh平均を達成する。

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