論文の概要: Stratified Domain Adaptation: A Progressive Self-Training Approach for Scene Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09913v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:13:22.696107
• Title: Stratified Domain Adaptation: A Progressive Self-Training Approach for Scene Text Recognition
• Title（参考訳）: Stratified Domain Adaptation: シーンテキスト認識のためのプログレッシブな自己学習アプローチ
• Authors: Kha Nhat Le, Hoang-Tuan Nguyen, Hung Tien Tran, Thanh Duc Ngo,
• Abstract要約: シーンテキスト認識(STR)において、教師なしドメイン適応(UDA)がますます普及している。 本稿では,StrDA(Stratified Domain Adaptation)アプローチを導入し,学習プロセスにおける領域ギャップの段階的エスカレーションについて検討する。 本稿では,データサンプルの分布外および領域判別レベルを推定するために,領域判別器を用いる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2878987353423252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) has become increasingly prevalent in scene text recognition (STR), especially where training and testing data reside in different domains. The efficacy of existing UDA approaches tends to degrade when there is a large gap between the source and target domains. To deal with this problem, gradually shifting or progressively learning to shift from domain to domain is the key issue. In this paper, we introduce the Stratified Domain Adaptation (StrDA) approach, which examines the gradual escalation of the domain gap for the learning process. The objective is to partition the training data into subsets so that the progressively self-trained model can adapt to gradual changes. We stratify the training data by evaluating the proximity of each data sample to both the source and target domains. We propose a novel method for employing domain discriminators to estimate the out-of-distribution and domain discriminative levels of data samples. Extensive experiments on benchmark scene-text datasets show that our approach significantly improves the performance of baseline (source-trained) STR models.
• Abstract（参考訳）: 非教師なしドメイン適応(UDA)は、シーンテキスト認識(STR)において、特にトレーニングやテストデータが異なるドメインに存在する場合に、ますます普及している。 既存のUDAアプローチの有効性は、ソースドメインとターゲットドメインの間に大きなギャップがある場合に低下する傾向にある。 この問題に対処するためには、徐々にドメインからドメインへシフトするか、あるいは徐々に学習することが重要な問題である。 本稿では,学習過程における領域ギャップの段階的エスカレーションを検討するStrDA(Stratified Domain Adaptation)アプローチを提案する。 目的は、トレーニングデータをサブセットに分割して、漸進的に自己学習されたモデルが段階的な変化に適応できるようにすることだ。 我々は、各データサンプルがソースドメインとターゲットドメインの両方に近接していることを評価することにより、トレーニングデータを階層化する。 本稿では,データサンプルの分布外および領域判別レベルを推定するために,領域判別器を用いる新しい手法を提案する。 ベンチマークシーンテキストデータセットの大規模な実験により,本手法はベースライン(ソーストレーニング)STRモデルの性能を大幅に改善することが示された。

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