論文の概要: Show Me the World in My Language: Establishing the First Baseline for Scene-Text to Scene-Text Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03024v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 09:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 23:28:28.647034
• Title: Show Me the World in My Language: Establishing the First Baseline for Scene-Text to Scene-Text Translation
• Title（参考訳）: 私の言葉で世界を示す: シーンテキストからシーンテキストへの翻訳のための最初のベースラインを確立する
• Authors: Shreyas Vaidya, Arvind Kumar Sharma, Prajwal Gatti, Anand Mishra,
• Abstract要約: 我々は、シーンテキストをソース言語(例えばヒンディー語)からターゲット言語(例えば、英語)に視覚的に翻訳するタスクについて研究する。 視覚翻訳は、シーンテキストの認識と翻訳だけでなく、翻訳された画像の生成も含む。 本稿では、シーンテキスト認識、機械翻訳、シーンテキスト合成のための最先端モジュールを組み合わせた視覚翻訳のためのケースケードフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9085074258303771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we study the task of visually translating scene text from a source language (e.g., Hindi) to a target language (e.g., English). Visual translation involves not just the recognition and translation of scene text but also the generation of the translated image that preserves visual features of the source scene text, such as font, size, and background. There are several challenges associated with this task, such as translation with limited context, deciding between translation and transliteration, accommodating varying text lengths within fixed spatial boundaries, and preserving the font and background styles of the source scene text in the target language. To address this problem, we make the following contributions: (i) We study visual translation as a standalone problem for the first time in the literature. (ii) We present a cascaded framework for visual translation that combines state-of-the-art modules for scene text recognition, machine translation, and scene text synthesis as a baseline for the task. (iii) We propose a set of task-specific design enhancements to design a variant of the baseline to obtain performance improvements. (iv) Currently, the existing related literature lacks any comprehensive performance evaluation for this novel task. To fill this gap, we introduce several automatic and user-assisted evaluation metrics designed explicitly for evaluating visual translation. Further, we evaluate presented baselines for translating scene text between Hindi and English. Our experiments demonstrate that although we can effectively perform visual translation over a large collection of scene text images, the presented baseline only partially addresses challenges posed by visual translation tasks. We firmly believe that this new task and the limitations of existing models, as reported in this paper, should encourage further research in visual translation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,シーンテキストをソース言語 (eg , Hindi) から対象言語 (eg , English) へ視覚的に翻訳する作業について検討する。 視覚翻訳は、シーンテキストの認識と翻訳だけでなく、フォント、サイズ、背景といった元のシーンテキストの視覚的特徴を保存する翻訳画像の生成も含む。 このタスクには、限られた文脈での翻訳、翻訳と文字の翻訳の決定、固定された空間境界内での様々なテキストの長さの調整、ターゲット言語におけるソースシーンテキストのフォントと背景スタイルの保存など、いくつかの課題がある。 この問題に対処するため、以下の貢献をしている。 (i)本論文では,視覚翻訳を単独問題として初めて考察した。 (II)シーンテキスト認識,機械翻訳,シーンテキスト合成のための最先端モジュールをタスクのベースラインとして組み合わせた視覚翻訳フレームワークを提案する。 (3) 性能改善のために, ベースラインの変種を設計するためのタスク固有の設計拡張セットを提案する。 (四)現時点の文献では、この新たな課題に対する総合的な性能評価が欠如している。 このギャップを埋めるために、視覚翻訳を明示的に評価するための自動的およびユーザ支援的な評価指標をいくつか導入する。 さらに,ヒンディー語と英語のシーンテキストを翻訳するための提示ベースラインの評価を行った。 本実験は,シーンテキスト画像の集合体上で視覚的翻訳を効果的に行うことができるが,提示されたベースラインは視覚的翻訳タスクによって生じる課題に部分的に対処するのみであることを示す。 我々は,この新たな課題と既存モデルの限界が,視覚翻訳のさらなる研究を促進すると強く信じている。

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