論文の概要: VimTS: A Unified Video and Image Text Spotter for Enhancing the Cross-domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19652v2
• Date: Sun, 5 May 2024 01:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 12:36:45.062809
• Title: VimTS: A Unified Video and Image Text Spotter for Enhancing the Cross-domain Generalization
• Title（参考訳）: VimTS: クロスドメインの一般化を促進する統一ビデオと画像テキストのスポッター
• Authors: Yuliang Liu, Mingxin Huang, Hao Yan, Linger Deng, Weijia Wu, Hao Lu, Chunhua Shen, Lianwen Jin, Xiang Bai,
• Abstract要約: VimTSは、異なるタスク間のより良い相乗効果を達成することにより、モデルの一般化能力を高める。 本研究では,コンテンツ変形場(CoDeF)アルゴリズムを利用した合成ビデオテキストデータセット(VTD-368k)を提案する。 ICDAR2015ビデオとDSText v2では,ビデオレベルのクロスドメイン適応に対して,従来のエンドツーエンドビデオスポッティング手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.64739269488965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Text spotting, a task involving the extraction of textual information from image or video sequences, faces challenges in cross-domain adaption, such as image-to-image and image-to-video generalization. In this paper, we introduce a new method, termed VimTS, which enhances the generalization ability of the model by achieving better synergy among different tasks. Typically, we propose a Prompt Queries Generation Module and a Tasks-aware Adapter to effectively convert the original single-task model into a multi-task model suitable for both image and video scenarios with minimal additional parameters. The Prompt Queries Generation Module facilitates explicit interaction between different tasks, while the Tasks-aware Adapter helps the model dynamically learn suitable features for each task. Additionally, to further enable the model to learn temporal information at a lower cost, we propose a synthetic video text dataset (VTD-368k) by leveraging the Content Deformation Fields (CoDeF) algorithm. Notably, our method outperforms the state-of-the-art method by an average of 2.6% in six cross-domain benchmarks such as TT-to-IC15, CTW1500-to-TT, and TT-to-CTW1500. For video-level cross-domain adaption, our method even surpasses the previous end-to-end video spotting method in ICDAR2015 video and DSText v2 by an average of 5.5% on the MOTA metric, using only image-level data. We further demonstrate that existing Large Multimodal Models exhibit limitations in generating cross-domain scene text spotting, in contrast to our VimTS model which requires significantly fewer parameters and data. The code and datasets will be made available at the https://VimTextSpotter.github.io.
• Abstract（参考訳）: テキストスポッティングは、画像やビデオシーケンスからテキスト情報を抽出するタスクであり、画像から画像への変換や画像から画像への一般化といった、ドメイン間の適応の課題に直面している。 本稿では,タスク間の相乗効果を向上し,モデルの一般化能力を向上する,VimTSと呼ばれる新しい手法を提案する。 典型的には、プロンプトクエリ生成モジュールとタスク対応アダプタを提案し、元の単一タスクモデルを、最小限の追加パラメータを持つ画像シナリオとビデオシナリオの両方に適したマルチタスクモデルに効果的に変換する。 Prompt Queries Generation Moduleは、異なるタスク間の明示的な相互作用を促進する一方、Tasks-aware Adapterは、各タスクに適した機能をモデルが動的に学習するのに役立つ。 さらに,より低コストで時間情報を学習できるように,コンテンツ変形場(CoDeF)アルゴリズムを利用した合成ビデオテキストデータセット(VTD-368k)を提案する。 特に,TT-to-IC15,CTW1500-to-TT,TT-to-CTW1500といった6つのクロスドメインベンチマークにおいて,最先端の手法を平均2.6%上回る結果を得た。 ICDAR2015ビデオとDSText v2では,ビデオレベルのクロスドメイン適応では,画像レベルのデータのみを用いて,平均5.5%の精度で従来のエンドツーエンドビデオスポッティング手法を上回ります。 さらに、既存のLarge Multimodal Modelsは、パラメータやデータを大幅に少なくするVimTSモデルとは対照的に、クロスドメインシーンテキストスポッティングの生成に制限があることを示した。 コードとデータセットはhttps://VimTextSpotter.github.ioで公開される。

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