論文の概要: Towards Robust Handwritten Text Recognition with On-the-fly User Participation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08834v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 10:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:25:16.335381
• Title: Towards Robust Handwritten Text Recognition with On-the-fly User Participation
• Title（参考訳）: オンザフライユーザ参加によるロバスト手書き文字認識に向けて
• Authors: Ajoy Mondal, Rohit saluja, and C. V. Jawahar
• Abstract要約: 長期OCRサービスは、競争力のあるコストで高品質なアウトプットをユーザに提供することを目的としている。 ユーザによってロードされる複雑なデータのために、モデルのアップグレードが不可欠です。 本稿では,既存のHindi OCRモデルに対して,ユーザ15人のデータセットを3回更新する戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.65687982486627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-term OCR services aim to provide high-quality output to their users at competitive costs. It is essential to upgrade the models because of the complex data loaded by the users. The service providers encourage the users who provide data where the OCR model fails by rewarding them based on data complexity, readability, and available budget. Hitherto, the OCR works include preparing the models on standard datasets without considering the end-users. We propose a strategy of consistently upgrading an existing Handwritten Hindi OCR model three times on the dataset of 15 users. We fix the budget of 4 users for each iteration. For the first iteration, the model directly trains on the dataset from the first four users. For the rest iteration, all remaining users write a page each, which service providers later analyze to select the 4 (new) best users based on the quality of predictions on the human-readable words. Selected users write 23 more pages for upgrading the model. We upgrade the model with Curriculum Learning (CL) on the data available in the current iteration and compare the subset from previous iterations. The upgraded model is tested on a held-out set of one page each from all 23 users. We provide insights into our investigations on the effect of CL, user selection, and especially the data from unseen writing styles. Our work can be used for long-term OCR services in crowd-sourcing scenarios for the service providers and end users.
• Abstract（参考訳）: 長期OCRサービスは競争力のあるコストでユーザに対して高品質なアウトプットを提供することを目的としている。 ユーザがロードする複雑なデータのために、モデルをアップグレードすることが不可欠である。 サービスプロバイダは、データの複雑さ、可読性、利用可能な予算に基づいて、OCRモデルが失敗するデータを提供するユーザを奨励します。 OCRの作業には、エンドユーザを考慮せずに、標準データセット上でモデルを準備することが含まれる。 本稿では,既存のHindi OCRモデルを15ユーザデータセット上で3回更新する戦略を提案する。 イテレーション毎に4ユーザという予算を修正します。 最初のイテレーションでは、モデルが最初の4ユーザからデータセットを直接トレーニングする。 残りのイテレーションでは、残りのユーザー全員が各ページにページを書き、その後、サービスプロバイダーは人間の読みやすい単語の予測の質に基づいて4つの(新しい)ベストユーザーを選択する。 選択したユーザは、モデルをアップグレードするためにさらに23ページを書きます。 現在のイテレーションで利用可能なデータに基づいて、Curriculum Learning (CL)でモデルをアップグレードし、以前のイテレーションのサブセットと比較します。 アップグレードされたモデルは、23ユーザすべてから1ページの保持されたセットでテストされる。 我々は,CLの効果,ユーザ選択,特に目に見えない書き込みスタイルのデータに対する調査の洞察を提供する。 当社の作業は、サービスプロバイダとエンドユーザのクラウドソーシングシナリオにおいて、長期的なOCRサービスに使用することができます。

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