論文の概要: HIP: Hierarchical Point Modeling and Pre-training for Visual Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01139v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 05:00:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:05.135840
• Title: HIP: Hierarchical Point Modeling and Pre-training for Visual Information Extraction
• Title（参考訳）: HIP:視覚情報抽出のための階層的ポイントモデリングと事前学習
• Authors: Rujiao Long, Pengfei Wang, Zhibo Yang, Cong Yao,
• Abstract要約: OCRに依存した手法はオフラインのOCRエンジンに依存し、OCRに依存しない手法は解釈性に欠ける出力や幻覚的内容を含む出力を生成する。 我々は, 階層的視点をモデルとしたHIPを提案し, エンドツーエンドのVIEタスクの階層的性質をよりよく適合させる。 具体的には、このような階層的な点は柔軟に符号化され、その後所望のテキスト書き起こし、地域の中心、エンティティのカテゴリにデコードされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.46493675079128
• License:
• Abstract: End-to-end visual information extraction (VIE) aims at integrating the hierarchical subtasks of VIE, including text spotting, word grouping, and entity labeling, into a unified framework. Dealing with the gaps among the three subtasks plays a pivotal role in designing an effective VIE model. OCR-dependent methods heavily rely on offline OCR engines and inevitably suffer from OCR errors, while OCR-free methods, particularly those employing a black-box model, might produce outputs that lack interpretability or contain hallucinated content. Inspired by CenterNet, DeepSolo, and ESP, we propose HIP, which models entities as HIerarchical Points to better conform to the hierarchical nature of the end-to-end VIE task. Specifically, such hierarchical points can be flexibly encoded and subsequently decoded into desired text transcripts, centers of various regions, and categories of entities. Furthermore, we devise corresponding hierarchical pre-training strategies, categorized as image reconstruction, layout learning, and language enhancement, to reinforce the cross-modality representation of the hierarchical encoders. Quantitative experiments on public benchmarks demonstrate that HIP outperforms previous state-of-the-art methods, while qualitative results show its excellent interpretability.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの視覚情報抽出(VIE)は、テキストスポッティング、ワードグルーピング、エンティティラベリングを含むVIEの階層的なサブタスクを統一されたフレームワークに統合することを目的としている。 3つのサブタスク間のギャップに対処することは、有効なVIEモデルの設計において重要な役割を果たす。 OCR依存の手法はオフラインのOCRエンジンに大きく依存し、OCRエラーに必然的に悩まされるが、OCR非依存の手法、特にブラックボックスモデルを使用するものは、解釈性に欠ける出力や幻覚コンテンツを含む出力を生成する。 CenterNet、DeepSolo、ESPにインスパイアされたHIPは、エンティティを階層的ポイントとしてモデル化し、エンドツーエンドのVIEタスクの階層的性質をよりよく適合させる。 具体的には、このような階層的な点は柔軟に符号化され、その後所望のテキスト書き起こし、地域の中心、エンティティのカテゴリにデコードされる。 さらに,階層型エンコーダのクロスモーダル表現を強化するために,画像再構成,レイアウト学習,言語拡張に分類した階層型事前学習戦略を考案した。 公開ベンチマークの定量的実験では、HIPは従来の最先端手法よりも優れており、定性的な結果は優れた解釈可能性を示している。

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