論文の概要: Integrating Canonical Neural Units and Multi-Scale Training for Handwritten Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18374v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:33:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:49.678714
• Title: Integrating Canonical Neural Units and Multi-Scale Training for Handwritten Text Recognition
• Title（参考訳）: 手書き文字認識のための正準ニューラルネットワークの統合とマルチスケール学習
• Authors: Zi-Rui Wang,
• Abstract要約: 本稿では,新しい3次元アテンションモジュールとグローバルなコンテキスト情報を用いて,新しい認識ネットワークを提案する。 注意機構、完全接続層、再帰ユニット、畳み込み層を含む主要な正準神経ユニットを効率的にネットワークに編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.05500901000957
• License:
• Abstract: The segmentation-free research efforts for addressing handwritten text recognition can be divided into three categories: connectionist temporal classification (CTC), hidden Markov model and encoder-decoder methods. In this paper, inspired by the above three modeling methods, we propose a new recognition network by using a novel three-dimensional (3D) attention module and global-local context information. Based on the feature maps of the last convolutional layer, a series of 3D blocks with different resolutions are split. Then, these 3D blocks are fed into the 3D attention module to generate sequential visual features. Finally, by integrating the visual features and the corresponding global-local context features, a well-designed representation can be obtained. Main canonical neural units including attention mechanisms, fully-connected layer, recurrent unit and convolutional layer are efficiently organized into a network and can be jointly trained by the CTC loss and the cross-entropy loss. Experiments on the latest Chinese handwritten text datasets (the SCUT-HCCDoc and the SCUT-EPT) and one English handwritten text dataset (the IAM) show that the proposed method can make a new milestone.
• Abstract（参考訳）: 手書き文字認識のためのセグメンテーションフリーの研究は、コネクショニスト時間分類(CTC)、隠れマルコフモデル、エンコーダデコーダメソッドの3つのカテゴリに分けられる。 本稿では,上記の3つのモデリング手法にヒントを得て,新しい3次元アテンションモジュールとグローバルなコンテキスト情報を用いて,新しい認識ネットワークを提案する。 最後の畳み込み層の特徴写像に基づいて、解像度の異なる一連の3Dブロックを分割する。 そして、これらの3Dブロックを3Dアテンションモジュールに入力し、シーケンシャルな視覚的特徴を生成する。 最後に、視覚的特徴とそれに対応するグローバルなコンテキスト特徴を統合することで、よく設計された表現を得ることができる。 注意機構、完全連結層、再帰ユニット、畳み込み層を含む主要な正準神経ユニットは、効率的にネットワークに組織化され、CTC損失とクロスエントロピー損失によって共同で訓練することができる。 最新の中国手書きテキストデータセット(SCUT-HCCDocとSCUT-EPT)と英語手書きテキストデータセット(IAM)の実験により,提案手法が新たなマイルストーンを達成できることが示されている。

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