論文の概要: Relational Contrastive Learning and Masked Image Modeling for Scene Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11219v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:11:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:08.946510
• Title: Relational Contrastive Learning and Masked Image Modeling for Scene Text Recognition
• Title（参考訳）: シーンテキスト認識のための関係コントラスト学習とマスク画像モデリング
• Authors: Tiancheng Lin, Jinglei Zhang, Yi Xu, Kai Chen, Rui Zhang, Chang-Wen Chen,
• Abstract要約: 本稿では,STRのためのコントラスト学習とマスド画像モデリングの統一フレームワークを提案する。 提案したRCMSTRは、STR関連下流タスクにおいて優れた性能を示し、既存の最先端の自己教師型STR技術よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.59116507158687
• License:
• Abstract: Context-aware methods have achieved remarkable advancements in supervised scene text recognition by leveraging semantic priors from words. Considering the heterogeneity of text and background in STR, we propose that such contextual priors can be reinterpreted as the relations between textual elements, serving as effective self-supervised labels for representation learning. However, textual relations are restricted to the finite size of the dataset due to lexical dependencies, which causes over-fitting problem, thus compromising the representation quality. To address this, our work introduces a unified framework of Relational Contrastive Learning and Masked Image Modeling for STR (RCMSTR), which explicitly models the enriched textual relations. For the RCL branch, we first introduce the relational rearrangement module to cultivate new relations on the fly. Based on this, we further conduct relational contrastive learning to model the intra- and inter-hierarchical relations for frames, sub-words and words.On the other hand, MIM can naturally boost the context information via masking, where we find that the block masking strategy is more effective for STR. For the effective integration of RCL and MIM, we also introduce a novel decoupling design aimed at mitigating the impact of masked images on contrastive learning. Additionally, to enhance the compatibility of MIM with CNNs, we propose the adoption of sparse convolutions and directly sharing the weights with dense convolutions in training. The proposed RCMSTR demonstrates superior performance in various evaluation protocols for different STR-related downstream tasks, outperforming the existing state-of-the-art self-supervised STR techniques. Ablation studies and qualitative experimental results further validate the effectiveness of our method.The code and pre-trained models will be available at https://github.com/ThunderVVV/RCMSTR .
• Abstract（参考訳）: 文脈認識手法は、単語のセマンティックな先行情報を活用することによって、教師付きシーンテキスト認識において顕著な進歩を遂げた。 STRにおけるテキストと背景の不均一性を考慮すると、このような文脈的事前はテキスト要素間の関係として解釈でき、表現学習のための効果的な自己教師付きラベルとして機能する。 しかし、テキスト関係は語彙依存によるデータセットの有限サイズに制限されるため、過度に適合する問題が発生し、表現品質が損なわれる。 そこで本研究では,リッチなテキスト関係を明示的にモデル化する,RCMSTR(Relational Contrastive Learning and Masked Image Modeling for STR)の統一フレームワークを提案する。 RCL分岐では、まず、ハエの新たな関係を育むために、リレーショナル再構成モジュールを導入する。 これに基づいて, フレーム, サブワード, 単語の階層内および階層間関係をモデル化するリレーショナル・コントラクティブ・ラーニングを行い, その一方でMIMはマスキングによってコンテキスト情報を自然に向上させることができる。 また、RCLとMIMを効果的に統合するために、マスクされた画像がコントラスト学習に与える影響を緩和する新しいデカップリング設計を導入する。 さらに,MIMとCNNとの互換性を高めるために,スパース畳み込みの導入を提案し,トレーニングにおいて重み付けを直接共有する。 提案したRCMSTRは、様々なSTR関連下流タスクの評価プロトコルにおいて、既存の最先端の自己教師型STR技術よりも優れた性能を示す。 コードおよび事前訓練されたモデルは、https://github.com/ThunderVVV/RCMSTRで利用可能である。

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