論文の概要: Diving into the Depths of Spotting Text in Multi-Domain Noisy Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00558v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 10:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 02:28:10.217947
• Title: Diving into the Depths of Spotting Text in Multi-Domain Noisy Scenes
• Title（参考訳）: マルチドメインノイズシーンにおけるテキストの深さへの拡散
• Authors: Alloy Das, Sanket Biswas, Umapada Pal and Josep Llad\'os
• Abstract要約: 雑音の多い水中のシーンに対して,UWT (Under-Water Text) と呼ばれるテキストスポッティング検証ベンチマークを提案する。 また,DA-TextSpotterと呼ばれる,高効率な超解像ベースのエンドツーエンド変換器ベースラインを設計する。 データセット、コード、事前トレーニングされたモデルは、受け入れ次第リリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.478236584340255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: When used in a real-world noisy environment, the capacity to generalize to multiple domains is essential for any autonomous scene text spotting system. However, existing state-of-the-art methods employ pretraining and fine-tuning strategies on natural scene datasets, which do not exploit the feature interaction across other complex domains. In this work, we explore and investigate the problem of domain-agnostic scene text spotting, i.e., training a model on multi-domain source data such that it can directly generalize to target domains rather than being specialized for a specific domain or scenario. In this regard, we present the community a text spotting validation benchmark called Under-Water Text (UWT) for noisy underwater scenes to establish an important case study. Moreover, we also design an efficient super-resolution based end-to-end transformer baseline called DA-TextSpotter which achieves comparable or superior performance over existing text spotting architectures for both regular and arbitrary-shaped scene text spotting benchmarks in terms of both accuracy and model efficiency. The dataset, code and pre-trained models will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 実世界の騒々しい環境で使用する場合、複数のドメインに一般化する能力は、任意の自律的なシーンテキストスポッティングシステムに不可欠である。 しかし、既存の最先端手法では、他の複雑なドメイン間での機能相互作用を活用できない自然シーンデータセットの事前訓練と微調整戦略を採用している。 本研究では、特定のドメインやシナリオに特化するのではなく、対象とするドメインに直接一般化できるように、マルチドメインソースデータ上でモデルをトレーニングするという、ドメインに依存しないシーンテキストスポッティングの問題を調査し、検討する。 そこで本稿では,水中の騒々しいシーンに対して,UWT(Under-Water Text)と呼ばれるテキストスポッティング検証ベンチマークを実施し,重要なケーススタディを確立する。 さらに, DA-TextSpotter と呼ばれる高解像度のエンド・ツー・エンド・エンド・トランスフォーマーベースラインを設計し, 精度とモデル効率の両面から, 正規および任意の形状のシーンテキストスポッティングベンチマークにおいて, 既存のテキストスポッティングアーキテクチャと同等あるいは優れた性能を実現する。 データセット、コード、事前トレーニングされたモデルは、受け入れ次第リリースされる。

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