論文の概要: See then Tell: Enhancing Key Information Extraction with Vision Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19573v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 06:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:28:30.515213
• Title: See then Tell: Enhancing Key Information Extraction with Vision Grounding
• Title（参考訳）: 視覚的接地による鍵情報抽出の強化
• Authors: Shuhang Liu, Zhenrong Zhang, Pengfei Hu, Jiefeng Ma, Jun Du, Qing Wang, Jianshu Zhang, Chenyu Liu,
• Abstract要約: STNet(See then Tell Net)は,視覚基盤の正確な答えを提供するために設計された,新しいエンドツーエンドモデルである。 モデルの可視性を高めるため、広範囲に構造化されたテーブル認識データセットを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.061203106565706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the digital era, the ability to understand visually rich documents that integrate text, complex layouts, and imagery is critical. Traditional Key Information Extraction (KIE) methods primarily rely on Optical Character Recognition (OCR), which often introduces significant latency, computational overhead, and errors. Current advanced image-to-text approaches, which bypass OCR, typically yield plain text outputs without corresponding vision grounding. In this paper, we introduce STNet (See then Tell Net), a novel end-to-end model designed to deliver precise answers with relevant vision grounding. Distinctively, STNet utilizes a unique <see> token to observe pertinent image areas, aided by a decoder that interprets physical coordinates linked to this token. Positioned at the outset of the answer text, the <see> token allows the model to first see--observing the regions of the image related to the input question--and then tell--providing articulated textual responses. To enhance the model's seeing capabilities, we collect extensive structured table recognition datasets. Leveraging the advanced text processing prowess of GPT-4, we develop the TVG (TableQA with Vision Grounding) dataset, which not only provides text-based Question Answering (QA) pairs but also incorporates precise vision grounding for these pairs. Our approach demonstrates substantial advancements in KIE performance, achieving state-of-the-art results on publicly available datasets such as CORD, SROIE, and DocVQA. The code will also be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、テキスト、複雑なレイアウト、画像を統合する視覚的にリッチな文書を理解する能力が不可欠である。 従来のキー情報抽出(KIE)手法は主に光学文字認識(OCR)に依存しており、大きなレイテンシ、計算オーバーヘッド、エラーをもたらすことが多い。 現在の高度な画像からテキストへのアプローチは、OCRをバイパスし、通常、対応する視覚的接地を伴わない平易なテキスト出力を出力する。 本稿では,視覚基盤の正確な答えを提供するために設計された,新しいエンドツーエンドモデルSTNet(See then Tell Net)を紹介する。 直感的には、STNetは固有の<see>トークンを使用して、関連する画像領域を観察し、このトークンにリンクされた物理座標を解釈するデコーダによって支援される。 応答テキストの先頭に配置された<see>トークンは、まず入力された質問に関連する画像の領域を保存し、次に、指示されたテキスト応答を提供する。 モデルの可視性を高めるため、広範囲に構造化されたテーブル認識データセットを収集する。 GPT-4の高度なテキスト処理技術を生かしたTVG(TableQA with Vision Grounding)データセットを開発した。 提案手法は, CORD, SROIE, DocVQAなどの公開データセットに対して, 最先端の成果を達成し, KIE性能の大幅な向上を示す。 コードは一般公開される予定だ。

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