論文の概要: Dataset and Benchmark for Urdu Natural Scenes Text Detection, Recognition and Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12533v1
• Date: Tue, 21 May 2024 06:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:08:52.834400
• Title: Dataset and Benchmark for Urdu Natural Scenes Text Detection, Recognition and Visual Question Answering
• Title（参考訳）: ウルドゥー自然シーンのテキスト検出・認識・視覚質問応答のためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Hiba Maryam, Ling Fu, Jiajun Song, Tajrian ABM Shafayet, Qidi Luo, Xiang Bai, Yuliang Liu,
• Abstract要約: このイニシアチブは、テキストと視覚的理解のギャップを埋めようとしている。 そこで本研究では,1000以上の自然シーン画像からなるマルチタスクUrduシーンテキストデータセットを提案する。 テキストインスタンスの細かいアノテーションを提供し、以前のデータセットの制限に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.52792174648067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The development of Urdu scene text detection, recognition, and Visual Question Answering (VQA) technologies is crucial for advancing accessibility, information retrieval, and linguistic diversity in digital content, facilitating better understanding and interaction with Urdu-language visual data. This initiative seeks to bridge the gap between textual and visual comprehension. We propose a new multi-task Urdu scene text dataset comprising over 1000 natural scene images, which can be used for text detection, recognition, and VQA tasks. We provide fine-grained annotations for text instances, addressing the limitations of previous datasets for facing arbitrary-shaped texts. By incorporating additional annotation points, this dataset facilitates the development and assessment of methods that can handle diverse text layouts, intricate shapes, and non-standard orientations commonly encountered in real-world scenarios. Besides, the VQA annotations make it the first benchmark for the Urdu Text VQA method, which can prompt the development of Urdu scene text understanding. The proposed dataset is available at: https://github.com/Hiba-MeiRuan/Urdu-VQA-Dataset-/tree/main
• Abstract（参考訳）: デジタルコンテンツにおけるアクセシビリティ、情報検索、言語多様性を向上するためには、Urduシーンのテキスト検出、認識、視覚質問応答(VQA)技術の開発が不可欠である。 このイニシアチブは、テキストと視覚的理解のギャップを埋めようとしている。 テキスト検出,認識,VQAタスクに使用可能な,1000以上の自然シーン画像からなるマルチタスクUrduシーンテキストデータセットを提案する。 テキストインスタンスに対する微粒なアノテーションを提供し、任意の形のテキストに直面する前のデータセットの制限に対処する。 このデータセットは、追加のアノテーションポイントを組み込むことで、様々なテキストレイアウト、複雑な形状、そして現実世界のシナリオでよく見られる非標準的な向きを扱う方法の開発と評価を容易にする。 さらに、VQAアノテーションは、Urduのシーンテキスト理解の開発を促進するUrdu Text VQAメソッドの最初のベンチマークとなる。 提案されたデータセットは、https://github.com/Hiba-MeiRuan/Urdu-VQA-Dataset-/tree/mainで利用可能である。

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