論文の概要: Box2Poly: Memory-Efficient Polygon Prediction of Arbitrarily Shaped and Rotated Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11248v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 12:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 16:21:15.092025
• Title: Box2Poly: Memory-Efficient Polygon Prediction of Arbitrarily Shaped and Rotated Text
• Title（参考訳）: Box2Poly: 任意形状および回転テキストのメモリ効率の良いポリゴン予測
• Authors: Xuyang Chen, Dong Wang, Konrad Schindler, Mingwei Sun, Yongliang Wang, Nicolo Savioli, Liqiu Meng
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づくテキスト検出技術は多角形を予測する。 本稿では,ポリゴン予測のためのカスケードデコードパイプラインであるSparse R-CNNをルーツとする革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,先行結果のスケールと位置を考慮し,ポリゴン予測を反復的に精錬することで精度を確保できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.556486778356014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformer-based text detection techniques have sought to predict polygons by encoding the coordinates of individual boundary vertices using distinct query features. However, this approach incurs a significant memory overhead and struggles to effectively capture the intricate relationships between vertices belonging to the same instance. Consequently, irregular text layouts often lead to the prediction of outlined vertices, diminishing the quality of results. To address these challenges, we present an innovative approach rooted in Sparse R-CNN: a cascade decoding pipeline for polygon prediction. Our method ensures precision by iteratively refining polygon predictions, considering both the scale and location of preceding results. Leveraging this stabilized regression pipeline, even employing just a single feature vector to guide polygon instance regression yields promising detection results. Simultaneously, the leverage of instance-level feature proposal substantially enhances memory efficiency (>50% less vs. the state-of-the-art method DPText-DETR) and reduces inference speed (>40% less vs. DPText-DETR) with minor performance drop on benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年,個々の境界頂点の座標を異なるクエリ特徴を用いてエンコードすることにより,多角形予測が試みられている。 しかし、このアプローチは大きなメモリオーバーヘッドを引き起こし、同一インスタンスに属する頂点間の複雑な関係を効果的に捉えるのに苦労する。 その結果、不規則なテキストレイアウトは概説された頂点の予測につながり、結果の品質が低下する。 これらの課題に対処するために,多角形予測のためのカスケードデコードパイプラインであるSparse R-CNNをルーツとする革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,先行結果のスケールと位置を考慮し,ポリゴン予測を反復的に精錬することで精度を確保する。 この安定化回帰パイプラインを活用することで、単一の特徴ベクトルを使ってポリゴンインスタンスの回帰を導くだけでも、有望な検出結果が得られる。 同時に、インスタンスレベルの機能提案の活用により、メモリ効率が大幅に向上(最先端のDPText-DETRに比べて50%低下)し、ベンチマークの性能低下により推論速度が低下する(>40%低下)。

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