論文の概要: Scene Text Recognition with Image-Text Matching-guided Dictionary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04524v1
• Date: Mon, 8 May 2023 07:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:06:02.030255
• Title: Scene Text Recognition with Image-Text Matching-guided Dictionary
• Title（参考訳）: 画像テキストマッチングガイド付き辞書を用いたシーンテキスト認識
• Authors: Jiajun Wei, Hongjian Zhan, Xiao Tu, Yue Lu, and Umapada Pal
• Abstract要約: Scene Image-Text Matching (SITM) ネットワークを利用した辞書言語モデルを提案する。 ITCにインスパイアされたSITMネットワークは、すべての候補の視覚的特徴とテキスト的特徴を組み合わせて、特徴空間における最小距離の候補を特定する。 本手法は6つの主要なベンチマークにおいて,通常の手法よりも優れた結果(93.8%の精度)が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.073688809336456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Employing a dictionary can efficiently rectify the deviation between the visual prediction and the ground truth in scene text recognition methods. However, the independence of the dictionary on the visual features may lead to incorrect rectification of accurate visual predictions. In this paper, we propose a new dictionary language model leveraging the Scene Image-Text Matching(SITM) network, which avoids the drawbacks of the explicit dictionary language model: 1) the independence of the visual features; 2) noisy choice in candidates etc. The SITM network accomplishes this by using Image-Text Contrastive (ITC) Learning to match an image with its corresponding text among candidates in the inference stage. ITC is widely used in vision-language learning to pull the positive image-text pair closer in feature space. Inspired by ITC, the SITM network combines the visual features and the text features of all candidates to identify the candidate with the minimum distance in the feature space. Our lexicon method achieves better results(93.8\% accuracy) than the ordinary method results(92.1\% accuracy) on six mainstream benchmarks. Additionally, we integrate our method with ABINet and establish new state-of-the-art results on several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: シーンテキスト認識手法において、辞書を用いることで、視覚的予測と地上真実とのずれを効率よく修正することができる。 しかし、視覚特徴に対する辞書の独立性は、正確な視覚予測を不正確な修正に導く可能性がある。 本稿では,明示的な辞書言語モデルの欠点を回避するために,シーン画像テキストマッチング(sitm)ネットワークを活用した新しい辞書言語モデルを提案する。 1) 視覚的特徴の独立性 2)候補者等における騒がしい選択 SITMネットワークは、画像テキストコントラスト学習(ITC)を用いて、画像と対応するテキストを推論段階の候補間でマッチングすることでこれを達成している。 ITCは視覚言語学習において、ポジティブな画像テキストペアを特徴空間に近づけるために広く使われている。 ITCにインスパイアされたSITMネットワークは、すべての候補の視覚的特徴とテキスト的特徴を組み合わせて、特徴空間における最小距離の候補を特定する。 本手法は6つの主要なベンチマークにおいて,通常の手法よりも優れた結果(93.8\%精度)が得られる。 さらに,この手法をABINetと統合し,いくつかのベンチマークで新たな最先端結果を確立する。

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