論文の概要: VKIE: The Application of Key Information Extraction on Video Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11650v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 01:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 11:55:41.630888
• Title: VKIE: The Application of Key Information Extraction on Video Text
• Title（参考訳）: VKIE:ビデオテキストにおけるキー情報抽出の応用
• Authors: Siyu An, Ye Liu, Haoyuan Peng and Di Yin
• Abstract要約: 本稿では,ビデオの視覚的テキストから階層的な鍵情報を抽出する重要なタスクを定義する。 我々はPipVKIEとUniVKIEという2つの実装ソリューションを紹介した。 PipVKIEは4つのサブタスクを連続的に完了させ、UniVKIEはすべてのサブタスクを1つのバックボーンに統一することで改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.359034871788775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting structured information from videos is critical for numerous downstream applications in the industry. In this paper, we define a significant task of extracting hierarchical key information from visual texts on videos. To fulfill this task, we decouples it into four subtasks and introduce two implementation solutions called PipVKIE and UniVKIE. PipVKIE sequentially completes the four subtasks in continuous stages, while UniVKIE is improved by unifying all the subtasks into one backbone. Both PipVKIE and UniVKIE leverage multimodal information from vision, text, and coordinates for feature representation. Extensive experiments on one well-defined dataset demonstrate that our solutions can achieve remarkable performance and efficient inference speed. The code and dataset will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: ビデオから構造化された情報を抽出することは、業界内の多くのダウンストリームアプリケーションにとって重要である。 本稿では,ビデオの視覚テキストから階層的な鍵情報を抽出する重要なタスクを定義する。 これを4つのサブタスクに分割し,PipVKIEとUniVKIEという2つの実装ソリューションを導入する。 PipVKIEは4つのサブタスクを連続的に完了し、UniVKIEはすべてのサブタスクを1つのバックボーンに統合することで改善する。 PipVKIE と UniVKIE は、視覚、テキスト、および特徴表現のための座標からのマルチモーダル情報を利用する。 1つのよく定義されたデータセットに対する大規模な実験は、我々のソリューションが優れた性能と効率的な推論速度を達成することを実証している。 コードとデータセットは公開される予定だ。

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