論文の概要: Partial Scene Text Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10261v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:05.291692
• Title: Partial Scene Text Retrieval
• Title（参考訳）: 部分的テキスト検索
• Authors: Hao Wang, Minghui Liao, Zhouyi Xie, Wenyu Liu, Xiang Bai,
• Abstract要約: 部分的なシーンテキスト検索のタスクは、画像ギャラリーから与えられたクエリテキストと同一または類似のテキストインスタンスをローカライズして検索することである。 既存のメソッドはテキストラインインスタンスのみを扱うことができ、部分パッチの検索は未解決のままである。 テキストラインインスタンスと部分パッチの両方を同時に検索できるネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.14891109413448
• License:
• Abstract: The task of partial scene text retrieval involves localizing and searching for text instances that are the same or similar to a given query text from an image gallery. However, existing methods can only handle text-line instances, leaving the problem of searching for partial patches within these text-line instances unsolved due to a lack of patch annotations in the training data. To address this issue, we propose a network that can simultaneously retrieve both text-line instances and their partial patches. Our method embeds the two types of data (query text and scene text instances) into a shared feature space and measures their cross-modal similarities. To handle partial patches, our proposed approach adopts a Multiple Instance Learning (MIL) approach to learn their similarities with query text, without requiring extra annotations. However, constructing bags, which is a standard step of conventional MIL approaches, can introduce numerous noisy samples for training, and lower inference speed. To address this issue, we propose a Ranking MIL (RankMIL) approach to adaptively filter those noisy samples. Additionally, we present a Dynamic Partial Match Algorithm (DPMA) that can directly search for the target partial patch from a text-line instance during the inference stage, without requiring bags. This greatly improves the search efficiency and the performance of retrieving partial patches. The source code and dataset are available at https://github.com/lanfeng4659/PSTR.
• Abstract（参考訳）: 部分的なシーンテキスト検索のタスクは、画像ギャラリーから与えられたクエリテキストと同一または類似のテキストインスタンスをローカライズして検索することである。 しかし、既存のメソッドはテキストラインインスタンスのみを扱うことができ、トレーニングデータにパッチアノテーションがないために未解決のテキストラインインスタンス内の部分パッチを検索する問題は残る。 この問題に対処するために,テキストラインインスタンスと部分パッチを同時に検索するネットワークを提案する。 提案手法は,2種類のデータ(クエリテキストとシーンテキストインスタンス)を共有機能空間に埋め込み,それらの相互類似性を測定する。 部分パッチを処理するため,提案手法では,追加のアノテーションを必要とせず,クエリテキストで類似性を学習するためにMIL(Multiple Instance Learning)アプローチを採用している。 しかし、従来のMILアプローチの標準ステップであるバッグの構築は、トレーニングのためのノイズの多いサンプルを多数導入し、推論速度を下げることができる。 この問題に対処するために,これらのノイズサンプルを適応的にフィルタリングするRankMIL(RankMIL)手法を提案する。 また,提案する動的部分マッチングアルゴリズム (DPMA) は,推論段階において,バッグを必要とせずに,テキストラインインスタンスからターゲット部分パッチを直接検索することができる。 これにより、部分パッチの検索効率と性能が大幅に向上する。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/lanfeng4659/PSTRで公開されている。

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