論文の概要: Self-distillation Regularized Connectionist Temporal Classification Loss for Text Recognition: A Simple Yet Effective Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08806v3
• Date: Fri, 22 Dec 2023 08:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:19:14.136635
• Title: Self-distillation Regularized Connectionist Temporal Classification Loss for Text Recognition: A Simple Yet Effective Approach
• Title（参考訳）: テキスト認識のための自己蒸留正規化コネクショニスト時間的分類損失:単純かつ効果的なアプローチ
• Authors: Ziyin Zhang, Ning Lu, Minghui Liao, Yongshuai Huang, Cheng Li, Min Wang and Wei Peng
• Abstract要約: 損失関数の観点から、テキスト認識モデルの最適化方法を示す。 CTCに基づく手法は、性能と推論速度のバランスが良いため、実際は広く用いられているが、それでも精度は低下している。 本稿では,CTCモデルを用いた自己蒸留方式を提案し,この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.69981874614434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text recognition methods are gaining rapid development. Some advanced techniques, e.g., powerful modules, language models, and un- and semi-supervised learning schemes, consecutively push the performance on public benchmarks forward. However, the problem of how to better optimize a text recognition model from the perspective of loss functions is largely overlooked. CTC-based methods, widely used in practice due to their good balance between performance and inference speed, still grapple with accuracy degradation. This is because CTC loss emphasizes the optimization of the entire sequence target while neglecting to learn individual characters. We propose a self-distillation scheme for CTC-based model to address this issue. It incorporates a framewise regularization term in CTC loss to emphasize individual supervision, and leverages the maximizing-a-posteriori of latent alignment to solve the inconsistency problem that arises in distillation between CTC-based models. We refer to the regularized CTC loss as Distillation Connectionist Temporal Classification (DCTC) loss. DCTC loss is module-free, requiring no extra parameters, longer inference lag, or additional training data or phases. Extensive experiments on public benchmarks demonstrate that DCTC can boost text recognition model accuracy by up to 2.6%, without any of these drawbacks.
• Abstract（参考訳）: テキスト認識手法は急速に発展しつつある。 強力なモジュール、言語モデル、un-および半教師なしの学習スキームなど、いくつかの高度なテクニックは、公開ベンチマークのパフォーマンスを継続的に押し上げる。 しかし、損失関数の観点から、テキスト認識モデルをいかに最適化するかという問題は概ね見過ごされている。 CTCに基づく手法は、性能と推論速度のバランスが良く、精度の低下に苦慮しているため、実際に広く用いられている。 CTC損失は、個々の文字を学習することを無視しながら、シーケンスターゲット全体の最適化を強調するためである。 本稿では,CTCモデルを用いた自己蒸留方式を提案する。 フレームワイズ正規化項をctc損失に取り入れ、個々の監督を強調し、潜在アライメントの最大化後アライメントを活用し、ctcベースのモデル間の蒸留で生じる不整合問題を解決する。 正規化ctc損失を蒸留接続主義時間的分類 (dctc) 損失と呼ぶ。 DCTCの損失はモジュールフリーで、余分なパラメータや推論遅延、追加のトレーニングデータやフェーズを必要としない。 公開ベンチマークの大規模な実験は、DCTCがこれらの欠点を全くなく、テキスト認識モデルの精度を最大2.6%向上させることができることを示した。

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