論文の概要: Task Grouping for Multilingual Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07423v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 23:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:42:24.810930
• Title: Task Grouping for Multilingual Text Recognition
• Title（参考訳）: 多言語テキスト認識のためのタスクグループ化
• Authors: Jing Huang, Kevin J Liang, Rama Kovvuri, Tal Hassner
• Abstract要約: Gumbel-Softmax を用いたタスクグループ化と代入モジュールを用いた多言語テキスト認識の自動手法を提案する。 MLT19の実験は、全てのタスクを結合し、タスクグループ化/分離のより良い構成を達成する全てのタスクを分離する中間的な基盤が存在するという我々の仮説に証拠を与えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.036892501896983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing OCR methods focus on alphanumeric characters due to the popularity of English and numbers, as well as their corresponding datasets. On extending the characters to more languages, recent methods have shown that training different scripts with different recognition heads can greatly improve the end-to-end recognition accuracy compared to combining characters from all languages in the same recognition head. However, we postulate that similarities between some languages could allow sharing of model parameters and benefit from joint training. Determining language groupings, however, is not immediately obvious. To this end, we propose an automatic method for multilingual text recognition with a task grouping and assignment module using Gumbel-Softmax, introducing a task grouping loss and weighted recognition loss to allow for simultaneous training of the models and grouping modules. Experiments on MLT19 lend evidence to our hypothesis that there is a middle ground between combining every task together and separating every task that achieves a better configuration of task grouping/separation.
• Abstract（参考訳）: 既存のOCR手法の多くは、英語と数字の人気とそれに対応するデータセットのために、英数字の文字に焦点を当てている。 文字をより多くの言語に拡張することで、異なる認識ヘッドで異なるスクリプトをトレーニングすることで、同一の認識ヘッド内の全ての言語からの文字を組み合わせることで、エンドツーエンドの認識精度を大幅に向上できることを示した。 しかし、いくつかの言語間の類似性は、モデルパラメータの共有と共同学習の恩恵をもたらす可能性があると仮定する。 しかし、言語グループの決定はすぐには明らかではない。 そこで本研究では,gumbel-softmaxを用いたタスクグルーピングと代入モジュールを用いた多言語テキスト自動認識手法を提案し,タスクグルーピングロスと重み付き認識損失を導入して,モデルとグルーピングモジュールの同時学習を可能にする。 MLT19の実験は、全てのタスクを結合し、タスクグループ化/分離のより良い構成を達成する全てのタスクを分離する中間点が存在するという我々の仮説に証拠を与える。

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