論文の概要: Improving Scene Text Image Super-Resolution via Dual Prior Modulation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10414v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 02:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 16:33:11.662632
• Title: Improving Scene Text Image Super-Resolution via Dual Prior Modulation Network
• Title（参考訳）: Dual Prior Modulation Networkによるシーンテキストの超解像化
• Authors: Shipeng Zhu, Zuoyan Zhao, Pengfei Fang, Hui Xue
• Abstract要約: Scene Text Image Super- resolution (STISR) はテキスト画像の解像度と可視性を同時に向上することを目的としている。 既存のアプローチは、シーンテキストのセマンティックな決定性の境界であるテキストのグローバルな構造を無視している。 我々の研究はDPMN(Dual Prior Modulation Network)と呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.107363761735826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene text image super-resolution (STISR) aims to simultaneously increase the resolution and legibility of the text images, and the resulting images will significantly affect the performance of downstream tasks. Although numerous progress has been made, existing approaches raise two crucial issues: (1) They neglect the global structure of the text, which bounds the semantic determinism of the scene text. (2) The priors, e.g., text prior or stroke prior, employed in existing works, are extracted from pre-trained text recognizers. That said, such priors suffer from the domain gap including low resolution and blurriness caused by poor imaging conditions, leading to incorrect guidance. Our work addresses these gaps and proposes a plug-and-play module dubbed Dual Prior Modulation Network (DPMN), which leverages dual image-level priors to bring performance gain over existing approaches. Specifically, two types of prior-guided refinement modules, each using the text mask or graphic recognition result of the low-quality SR image from the preceding layer, are designed to improve the structural clarity and semantic accuracy of the text, respectively. The following attention mechanism hence modulates two quality-enhanced images to attain a superior SR result. Extensive experiments validate that our method improves the image quality and boosts the performance of downstream tasks over five typical approaches on the benchmark. Substantial visualizations and ablation studies demonstrate the advantages of the proposed DPMN. Code is available at: https://github.com/jdfxzzy/DPMN.
• Abstract（参考訳）: Scene Text Image Super- resolution (STISR) はテキスト画像の解像度と可視性を同時に向上することを目的としており、結果として得られる画像は下流タスクのパフォーマンスに大きな影響を与える。 多くの進展があったが、既存のアプローチでは、(1)シーンテキストの意味的決定性の境界であるテキストのグローバルな構造を無視している。 2)事前学習されたテキスト認識者から、既存の作品で使用されるテキスト先行やストローク先行などの先行語を抽出する。 とはいえ、このような優先順位は解像度の低さや撮像条件の悪さによるぼやけなど、ドメインのギャップに苦しむため、誤ったガイダンスにつながる。 本稿では,これらのギャップに対処し,dual prior modulation network (dpmn) と呼ばれるプラグイン・アンド・プレイモジュールを提案する。 具体的には,前層からの低画質sr画像のテキストマスクや図形認識結果を用いて,テキストの構造的明快さと意味的正確さを向上させるための2種類の事前調整モジュールを設計した。 したがって、以下の注意機構は、2つの品質向上した画像を変調し、優れたSR結果を得る。 広範な実験により,提案手法が画質を向上し,ベンチマークの典型的な5つのアプローチでダウンストリームタスクのパフォーマンスを向上できることが確認された。 実体的可視化とアブレーション研究は提案されたDPMNの利点を示している。 コードはhttps://github.com/jdfxzzy/dpmn。

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