論文の概要: LOGO: Video Text Spotting with Language Collaboration and Glyph Perception Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19194v1
• Date: Wed, 29 May 2024 15:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:31:41.506414
• Title: LOGO: Video Text Spotting with Language Collaboration and Glyph Perception Model
• Title（参考訳）: LOGO:言語協調とグリフ知覚モデルを用いたビデオテキストスポッティング
• Authors: Hongen Liu, Yi Liu, Di Sun, Jiahao Wang, Gang Pan,
• Abstract要約: ビデオテキストスポッティングは、ビデオ内のテキストインスタンスを同時にローカライズ、認識、追跡することを目的としている。 本稿では,従来のテキストスポッターの性能を高めるために,言語協調とグリフ知覚モデル(LOGO)を提案する。 提案したLCCは,テキストライクな領域をフィルタリングしながら,低解像度テキストインスタンスの検出を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.007650672107566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video text spotting aims to simultaneously localize, recognize and track text instances in videos. To address the limited recognition capability of end-to-end methods, tracking the zero-shot results of state-of-the-art image text spotters directly can achieve impressive performance. However, owing to the domain gap between different datasets, these methods usually obtain limited tracking trajectories on extreme dataset. Fine-tuning transformer-based text spotters on specific datasets could yield performance enhancements, albeit at the expense of considerable training resources. In this paper, we propose a Language Collaboration and Glyph Perception Model, termed LOGO to enhance the performance of conventional text spotters through the integration of a synergy module. To achieve this goal, a language synergy classifier (LSC) is designed to explicitly discern text instances from background noise in the recognition stage. Specially, the language synergy classifier can output text content or background code based on the legibility of text regions, thus computing language scores. Subsequently, fusion scores are computed by taking the average of detection scores and language scores, and are utilized to re-score the detection results before tracking. By the re-scoring mechanism, the proposed LSC facilitates the detection of low-resolution text instances while filtering out text-like regions. Besides, the glyph supervision and visual position mixture module are proposed to enhance the recognition accuracy of noisy text regions, and acquire more discriminative tracking features, respectively. Extensive experiments on public benchmarks validate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ビデオテキストスポッティングは、ビデオ内のテキストインスタンスを同時にローカライズ、認識、追跡することを目的としている。 エンドツーエンド手法の限られた認識能力に対処するため、最先端画像テキストスポッターのゼロショット結果を直接追跡することで、印象的な性能を実現することができる。 しかしながら、異なるデータセット間のドメインギャップのため、これらのメソッドは通常、極端なデータセット上の限られたトラッキングトラジェクトリを取得する。 特定のデータセット上の微調整トランスフォーマーベースのテキストスポッターは、かなりのトレーニングリソースを犠牲にして、パフォーマンスの向上をもたらす可能性がある。 本稿では,従来のテキストスポッターの性能向上を目的とした言語協調とグリフ知覚モデルを提案する。 この目的を達成するために、言語シナジー分類器(LSC)は、認識段階における背景雑音からテキストインスタンスを明示的に識別するように設計されている。 特に、言語シナジー分類器は、テキスト領域の正当性に基づいてテキストコンテンツまたはバックグラウンドコードを出力できるので、言語スコアを計算できる。 その後、検出スコアと言語スコアの平均値を取得して融合スコアを算出し、追跡前に検出結果を再スコアする。 再描画機構により,LSCはテキストライクな領域をフィルタリングしながら低解像度テキストインスタンスの検出を容易にする。 さらに,ノイズの多いテキスト領域の認識精度を高めるために,グリフと視覚位置混合モジュールを提案する。 提案手法の有効性を,公開ベンチマークで検証した。

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