論文の概要: OTS: A One-shot Learning Approach for Text Spotting in Historical Manuscripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00746v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 06:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:25:31.667621
• Title: OTS: A One-shot Learning Approach for Text Spotting in Historical Manuscripts
• Title（参考訳）: OTS: 歴史的文書におけるテキストスポッティングのワンショット学習手法
• Authors: Wen-Bo Hu, Hong-Jian Zhan, Cong Liu, Bing Yin, Yue Lu
• Abstract要約: 本稿では,1つの注釈付きサポートサンプルで新しい文字を正確に検出するワンショット学習ベースのテキストスポッティング(OTS)手法を提案する。 データセットの多様性を高めるために、古代のドンバヒエログリフィクス(DBH)を含む新しい原稿データセットを作成する。 我々は、利用可能なVML-HD、TKH、NCデータセット、新しいDBHデータセットについて実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.10347193339144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Historical manuscript processing poses challenges like limited annotated training data and novel class emergence. To address this, we propose a novel One-shot learning-based Text Spotting (OTS) approach that accurately and reliably spots novel characters with just one annotated support sample. Drawing inspiration from cognitive research, we introduce a spatial alignment module that finds, focuses on, and learns the most discriminative spatial regions in the query image based on one support image. Especially, since the low-resource spotting task often faces the problem of example imbalance, we propose a novel loss function called torus loss which can make the embedding space of distance metric more discriminative. Our approach is highly efficient and requires only a few training samples while exhibiting the remarkable ability to handle novel characters, and symbols. To enhance dataset diversity, a new manuscript dataset that contains the ancient Dongba hieroglyphics (DBH) is created. We conduct experiments on publicly available VML-HD, TKH, NC datasets, and the new proposed DBH dataset. The experimental results demonstrate that OTS outperforms the state-of-the-art methods in one-shot text spotting. Overall, our proposed method offers promising applications in the field of text spotting in historical manuscripts.
• Abstract（参考訳）: 歴史文書処理は、限定的な注釈付きトレーニングデータや新しいクラスの出現といった課題を提起する。 そこで本研究では,新しい文字を1つの注釈付きサポートサンプルで正確にかつ確実に検出する,ワンショット学習ベースのテキストスポッティング(OTS)手法を提案する。 認知研究からインスピレーションを得た空間アライメントモジュールを導入し、一つの支援画像に基づいてクエリ画像の最も識別性の高い空間領域を探索し、注目し、学習する。 特に,低リソーススポッティングタスクは,例えば不均衡の問題に直面することが多いため,距離計量の埋め込み空間をより識別可能な,トーラス損失と呼ばれる新しい損失関数を提案する。 我々のアプローチは非常に効率的で、わずかなトレーニングサンプルしか必要とせず、新しい文字やシンボルを扱う素晴らしい能力を示しています。 データセットの多様性を高めるために、古代ドンバヒエログリフィクス(dbh)を含む新しい写本データセットを作成する。 我々は、利用可能なVML-HD、TKH、NCデータセット、新しいDBHデータセットについて実験を行う。 実験の結果,OTSは1ショットテキストスポッティングにおいて最先端の手法よりも優れていた。 提案手法は,歴史写本のテキストスポッティング分野における有望な応用を提供する。

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