論文の概要: Qalam : A Multimodal LLM for Arabic Optical Character and Handwriting Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13559v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 14:31:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 15:00:55.956851
- Title: Qalam : A Multimodal LLM for Arabic Optical Character and Handwriting Recognition
- Title（参考訳）: Qalam : アラビア文字と手書き文字認識のためのマルチモーダルLCM
- Authors: Gagan Bhatia, El Moatez Billah Nagoudi, Fakhraddin Alwajih, Muhammad Abdul-Mageed,
- Abstract要約: 本研究はアラビア語 OCR と HWR 向けに設計された新しい基礎モデルである Qalam を紹介する。
提案手法は,HWRタスクが0.80%,OCRタスクが1.18%のワード誤り率(WER)を達成し,既存の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.280762424107408
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Arabic Optical Character Recognition (OCR) and Handwriting Recognition (HWR) pose unique challenges due to the cursive and context-sensitive nature of the Arabic script. This study introduces Qalam, a novel foundation model designed for Arabic OCR and HWR, built on a SwinV2 encoder and RoBERTa decoder architecture. Our model significantly outperforms existing methods, achieving a Word Error Rate (WER) of just 0.80% in HWR tasks and 1.18% in OCR tasks. We train Qalam on a diverse dataset, including over 4.5 million images from Arabic manuscripts and a synthetic dataset comprising 60k image-text pairs. Notably, Qalam demonstrates exceptional handling of Arabic diacritics, a critical feature in Arabic scripts. Furthermore, it shows a remarkable ability to process high-resolution inputs, addressing a common limitation in current OCR systems. These advancements underscore Qalam's potential as a leading solution for Arabic script recognition, offering a significant leap in accuracy and efficiency.
- Abstract（参考訳）: アラビア語の光学文字認識(OCR)と手書き文字認識(HWR)は、アラビア文字の曲的で文脈に敏感な性質のため、独特の課題を提起する。
本研究では,SwinV2エンコーダとRoBERTaデコーダアーキテクチャ上に構築されたアラビアOCRとHWR用に設計された新しい基礎モデルであるQalamを紹介する。
提案手法は,HWRタスクが0.80%,OCRタスクが1.18%のワード誤り率(WER)を達成し,既存の手法よりも優れていた。
アラビア文字の原稿から450万枚以上の画像と60万枚の画像テキストペアからなる合成データセットを含む、さまざまなデータセットでQalamをトレーニングします。
特に、カラムはアラビア文字の重要な特徴であるアラビア語のダイアクリティカルな扱いを示す。
さらに、現在のOCRシステムにおける共通制限に対処するため、高分解能入力を処理できることが顕著である。
これらの進歩は、アラビア文字認識の先駆的な解決策としてカラムの可能性を浮き彫りにし、精度と効率を飛躍させた。
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