論文の概要: GoMatching: A Simple Baseline for Video Text Spotting via Long and Short Term Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07080v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 03:26:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:52.304068
• Title: GoMatching: A Simple Baseline for Video Text Spotting via Long and Short Term Matching
• Title（参考訳）: GoMatching: 長期的および短期的マッチングによるビデオテキストスポッティングのためのシンプルなベースライン
• Authors: Haibin He, Maoyuan Ye, Jing Zhang, Juhua Liu, Bo Du, Dacheng Tao,
• Abstract要約: ビデオテキストスポッティングは、トラッキングを含むことで、さらなる課題を提示する。 GoMatchingは、強力な認識性能を維持しながら、トラッキングのトレーニングに重点を置いている。 GoMatchingは、ICDAR15ビデオ、DSText、BOVTextに新しいレコードを提供し、ArTVideoと呼ばれる任意の形のテキストを用いた新しいテストを提案しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.0306273129475
• License:
• Abstract: Beyond the text detection and recognition tasks in image text spotting, video text spotting presents an augmented challenge with the inclusion of tracking. While advanced end-to-end trainable methods have shown commendable performance, the pursuit of multi-task optimization may pose the risk of producing sub-optimal outcomes for individual tasks. In this paper, we identify a main bottleneck in the state-of-the-art video text spotter: the limited recognition capability. In response to this issue, we propose to efficiently turn an off-the-shelf query-based image text spotter into a specialist on video and present a simple baseline termed GoMatching, which focuses the training efforts on tracking while maintaining strong recognition performance. To adapt the image text spotter to video datasets, we add a rescoring head to rescore each detected instance's confidence via efficient tuning, leading to a better tracking candidate pool. Additionally, we design a long-short term matching module, termed LST-Matcher, to enhance the spotter's tracking capability by integrating both long- and short-term matching results via Transformer. Based on the above simple designs, GoMatching delivers new records on ICDAR15-video, DSText, BOVText, and our proposed novel test with arbitrary-shaped text termed ArTVideo, which demonstrates GoMatching's capability to accommodate general, dense, small, arbitrary-shaped, Chinese and English text scenarios while saving considerable training budgets.
• Abstract（参考訳）: 画像テキストスポッティングにおけるテキスト検出および認識タスク以外にも、ビデオテキストスポッティングは、トラッキングを含むことで、さらなる課題を呈している。 高度なエンド・ツー・エンドのトレーニング可能な手法は高い性能を示してきたが、マルチタスク最適化の追求は、個々のタスクに最適な結果をもたらすリスクを生じさせる可能性がある。 本稿では,現在最先端のビデオテキストスポッターの主なボトルネックである認識能力の制限について述べる。 この問題に対処するため,市販の問合せベースの画像テキストスポッターをビデオのスペシャリストに効率よく変換し,強力な認識性能を維持しつつ,トラッキングに重点を置いたGoMatchingというシンプルなベースラインを提示することを提案する。 画像テキストスポッターをビデオデータセットに適応させるために、検出された各インスタンスの信頼度を効率的なチューニングによって再スコアするリスコリングヘッドを追加し、よりよいトラッキング候補プールを実現する。 さらに,LST-Matcherと呼ばれる長短のマッチングモジュールを設計し,Transformerを介して長短のマッチング結果を統合することにより,スポッターのトラッキング能力を向上させる。 上記の簡単な設計に基づいて、GoMatchingはICDAR15- video、DSText、BOVText、および、GoMatchingの一般的な、密集した、小さな、任意の形の、中国語と英語のテキストシナリオに対応する能力を示しながら、かなりのトレーニング予算を節約する、任意の形のArTVideoという新しいテストを行っている。

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