Fugu-MT 論文翻訳(概要): PEAN: A Diffusion-based Prior-Enhanced Attention Network for Scene Text Image Super-Resolution

論文の概要: PEAN: A Diffusion-based Prior-Enhanced Attention Network for Scene Text Image Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17955v1
Date: Wed, 29 Nov 2023 08:11:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 19:23:25.788329
Title: PEAN: A Diffusion-based Prior-Enhanced Attention Network for Scene Text Image Super-Resolution
Title（参考訳）: PEAN:Scene Text Image Super-Resolutionのための拡散型事前注意ネットワーク
Authors: Zuoyan Zhao, Shipeng Zhu, Pengfei Fang, Hui Xue
Abstract要約: シーンテキスト画像スーパーレゾリューション(STISR)は,低解像度のシーンテキスト画像の解像度と可読性を同時に向上することを目的としている。シーンテキスト画像における2つの要因、意味情報と視覚構造が認識性能に大きな影響を及ぼす。本稿では,これらの要因による影響を軽減するために,事前注意ネットワーク(PEAN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.687100711699788
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scene text image super-resolution (STISR) aims at simultaneously increasing the resolution and readability of low-resolution scene text images, thus boosting the performance of the downstream recognition task. Two factors in scene text images, semantic information and visual structure, affect the recognition performance significantly. To mitigate the effects from these factors, this paper proposes a Prior-Enhanced Attention Network (PEAN). Specifically, a diffusion-based module is developed to enhance the text prior, hence offering better guidance for the SR network to generate SR images with higher semantic accuracy. Meanwhile, the proposed PEAN leverages an attention-based modulation module to understand scene text images by neatly perceiving the local and global dependence of images, despite the shape of the text. A multi-task learning paradigm is employed to optimize the network, enabling the model to generate legible SR images. As a result, PEAN establishes new SOTA results on the TextZoom benchmark. Experiments are also conducted to analyze the importance of the enhanced text prior as a means of improving the performance of the SR network. Code will be made available at https://github.com/jdfxzzy/PEAN.
Abstract（参考訳）: シーンテキスト画像スーパーレゾリューション(STISR)は低解像度のシーンテキスト画像の解像度と可読性を同時に向上することを目的としており、下流認識タスクの性能を高める。シーンテキスト画像における2つの要因,意味情報と視覚構造は,認識性能に大きく影響する。そこで本稿では,これらの要因の影響を軽減するために,PEAN(Presideed-Enhanced Attention Network)を提案する。具体的には、拡散ベースのモジュールが事前のテキストを強化するために開発され、SRネットワークが意味論的精度の高いSR画像を生成するためのより良いガイダンスを提供する。一方,PEANでは,テキストの形状に関わらず,画像の局所的・グローバル的依存を的確に知覚することで,シーンテキストイメージの理解に注意に基づく変調モジュールを活用している。マルチタスク学習パラダイムを用いてネットワークを最適化し、モデルが可読なSR画像を生成する。その結果、PEANはTextZoomベンチマークで新しいSOTA結果を確立した。また、SRネットワークの性能を向上させる手段として、拡張テキストの重要性を分析する実験も行われた。コードはhttps://github.com/jdfxzzy/PEAN.comで公開される。

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