論文の概要: CSSL-MHTR: Continual Self-Supervised Learning for Scalable Multi-script Handwritten Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09347v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 14:27:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:11:55.238692
• Title: CSSL-MHTR: Continual Self-Supervised Learning for Scalable Multi-script Handwritten Text Recognition
• Title（参考訳）: CSSL-MHTR: スケーラブルなマルチスクリプト手書き文字認識のための継続的自己教師付き学習
• Authors: Marwa Dhiaf, Mohamed Ali Souibgui, Kai Wang, Yuyang Liu, Yousri Kessentini, Alicia Forn\'es, Ahmed Cheikh Rouhou
• Abstract要約: 我々は,手書き文字認識における破滅的な忘れの問題を軽減するために,連続的な自己指導型学習の可能性を探究する。 提案手法は,各タスクにアダプタと呼ばれる中間層を追加し,現在のタスクを学習しながら,前モデルからの知識を効率的に抽出する。 私たちは英語、イタリア語、ロシア語のスクリプトで最先端のパフォーマンスを達成しましたが、タスクごとにいくつかのパラメータしか追加していません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.39273105421963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning has recently emerged as a strong alternative in document analysis. These approaches are now capable of learning high-quality image representations and overcoming the limitations of supervised methods, which require a large amount of labeled data. However, these methods are unable to capture new knowledge in an incremental fashion, where data is presented to the model sequentially, which is closer to the realistic scenario. In this paper, we explore the potential of continual self-supervised learning to alleviate the catastrophic forgetting problem in handwritten text recognition, as an example of sequence recognition. Our method consists in adding intermediate layers called adapters for each task, and efficiently distilling knowledge from the previous model while learning the current task. Our proposed framework is efficient in both computation and memory complexity. To demonstrate its effectiveness, we evaluate our method by transferring the learned model to diverse text recognition downstream tasks, including Latin and non-Latin scripts. As far as we know, this is the first application of continual self-supervised learning for handwritten text recognition. We attain state-of-the-art performance on English, Italian and Russian scripts, whilst adding only a few parameters per task. The code and trained models will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習がドキュメント分析の強力な代替手段として最近登場した。 これらのアプローチは、高品質の画像表現を学習し、大量のラベル付きデータを必要とする教師付きメソッドの制限を克服することができる。 しかし、これらの手法は、データを逐次的にモデルに提示し、現実的なシナリオに近い、インクリメンタルな方法で新しい知識を捉えることができない。 本稿では,手書き文字認識における破滅的忘れ問題を軽減するために,連続的な自己教師型学習の可能性について検討する。 本手法は,各タスクにアダプタと呼ばれる中間層を追加し,現在のタスクを学習しながら,前のモデルから効率的に知識を抽出する。 提案フレームワークは計算とメモリの複雑さの両方において効率的である。 本手法の有効性を実証するために,ラテン文字や非ラテン文字を含む様々なテキスト認識下流タスクに学習モデルを移行することで評価した。 私たちが知る限り、これは手書きテキスト認識における継続的自己教師付き学習の最初の応用である。 私たちは英語、イタリア語、ロシア語のスクリプトで最先端のパフォーマンスを達成し、タスク毎に数個のパラメータを追加しています。 コードとトレーニングされたモデルは一般公開される。

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