論文の概要: STEP -- Towards Structured Scene-Text Spotting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02356v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 09:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:48:36.967892
• Title: STEP -- Towards Structured Scene-Text Spotting
• Title（参考訳）: step -- 構造化されたシーンテキストスポッティングへ
• Authors: Sergi Garcia-Bordils, Dimosthenis Karatzas, Mar\c{c}al Rusi\~nol
• Abstract要約: そこで本研究では,構造化シーンテキストスポッティングタスクを導入し,クエリの正規表現に従って,野生のテキストをスポッティングするシーンテキストOCRシステムを提案する。 提案するStructured TExt sPotter (STEP) は,OCRプロセスのガイドとして提供されるテキスト構造を利用するモデルである。 提案手法により,様々な実世界の読解シナリオにおけるゼロショット構造化テキストスポッティングの精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.339184886724812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the structured scene-text spotting task, which requires a scene-text OCR system to spot text in the wild according to a query regular expression. Contrary to generic scene text OCR, structured scene-text spotting seeks to dynamically condition both scene text detection and recognition on user-provided regular expressions. To tackle this task, we propose the Structured TExt sPotter (STEP), a model that exploits the provided text structure to guide the OCR process. STEP is able to deal with regular expressions that contain spaces and it is not bound to detection at the word-level granularity. Our approach enables accurate zero-shot structured text spotting in a wide variety of real-world reading scenarios and is solely trained on publicly available data. To demonstrate the effectiveness of our approach, we introduce a new challenging test dataset that contains several types of out-of-vocabulary structured text, reflecting important reading applications of fields such as prices, dates, serial numbers, license plates etc. We demonstrate that STEP can provide specialised OCR performance on demand in all tested scenarios.
• Abstract（参考訳）: 我々は,クエリ正規表現に従ってテキストを野放しにするために,シーンテキストocrシステムを必要とする構造化シーンテキストスポッティングタスクを導入する。 一般的なシーンテキストOCRとは対照的に、構造化シーンテキストスポッティングは、ユーザが提供する正規表現に対して、シーンテキストの検出と認識の両方を動的に条件付けしようとする。 この課題に対処するために,提案したテキスト構造を利用してOCRプロセスのガイドを行うStructured TExt sPotter (STEP) を提案する。 STEPは空間を含む正規表現を扱うことができ、単語レベルの粒度での検出に縛られない。 提案手法により,さまざまな実世界の読影シナリオにおけるゼロショット構造化テキストスポッティングの精度が向上し,公開データのみをトレーニングできる。 提案手法の有効性を示すために,価格,日付,シリアル番号,ライセンスプレートなどの分野における重要な読み出しを反映した,語彙外構造化テキストを含む,新たな挑戦的テストデータセットを導入する。 テストシナリオのすべてにおいて,STEPが要求に応じて特別なOCR性能を提供できることを示す。

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