論文の概要: PLATTER: A Page-Level Handwritten Text Recognition System for Indic Scripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06172v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 05:50:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:49.466783
• Title: PLATTER: A Page-Level Handwritten Text Recognition System for Indic Scripts
• Title（参考訳）: PLATTER: ページレベル手書き文字認識システム
• Authors: Badri Vishal Kasuba, Dhruv Kudale, Venkatapathy Subramanian, Parag Chaudhuri, Ganesh Ramakrishnan,
• Abstract要約: 我々はPage-Level hAndwriTTen TExt Recognition(PLATTER)のエンドツーエンドフレームワークを提案する。 第2に,言語に依存しないHTDモデルの性能測定にPLATTERを用いることを実証する。 最後に、厳密にキュレートされたページレベルのインデックス手書きOCRデータセットである、手書きのIndic Scripts (CHIPS) のコーパスをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.394597266150534
• License:
• Abstract: In recent years, the field of Handwritten Text Recognition (HTR) has seen the emergence of various new models, each claiming to perform competitively better than the other in specific scenarios. However, making a fair comparison of these models is challenging due to inconsistent choices and diversity in test sets. Furthermore, recent advancements in HTR often fail to account for the diverse languages, especially Indic languages, likely due to the scarcity of relevant labeled datasets. Moreover, much of the previous work has focused primarily on character-level or word-level recognition, overlooking the crucial stage of Handwritten Text Detection (HTD) necessary for building a page-level end-to-end handwritten OCR pipeline. Through our paper, we address these gaps by making three pivotal contributions. Firstly, we present an end-to-end framework for Page-Level hAndwriTTen TExt Recognition (PLATTER) by treating it as a two-stage problem involving word-level HTD followed by HTR. This approach enables us to identify, assess, and address challenges in each stage independently. Secondly, we demonstrate the usage of PLATTER to measure the performance of our language-agnostic HTD model and present a consistent comparison of six trained HTR models on ten diverse Indic languages thereby encouraging consistent comparisons. Finally, we also release a Corpus of Handwritten Indic Scripts (CHIPS), a meticulously curated, page-level Indic handwritten OCR dataset labeled for both detection and recognition purposes. Additionally, we release our code and trained models, to encourage further contributions in this direction.
• Abstract（参考訳）: 近年、手書き文字認識(HTR)の分野では、様々な新しいモデルが出現しており、それぞれが特定のシナリオにおいて他のモデルよりも競争的に優れていると主張している。 しかし、これらのモデルを公平に比較することは、テストセットの不整合の選択と多様性のために困難である。 さらに、最近のHTRの進歩は、関連するラベル付きデータセットが不足しているため、多種多様な言語、特にIndic言語を説明できないことが多い。 さらに、以前の研究の多くは、主に文字レベルまたは単語レベルの認識に焦点を当てており、ページレベルのエンドツーエンドのOCRパイプラインを構築するのに必要な手書きテキスト検出(HTD)の重要なステージを見下ろしている。 本稿では,3つの重要な貢献によって,これらのギャップに対処する。 まず,Page-Level hAndwriTTen TExt Recognition (PLATTER) のエンドツーエンドフレームワークを提案する。 このアプローチは、各ステージにおける課題を独立して識別し、評価し、対処することを可能にする。 第2に,言語に依存しないHTDモデルの性能測定にPLATTERを用いて,10種類のIndic言語上での6つの訓練されたHTRモデルの一貫した比較を行い,一貫した比較を奨励する。 最後に,手書きのIndic Scripts (CHIPS) のコーパスもリリースしました。 さらに、この方向へのさらなるコントリビューションを促進するために、コードとトレーニングされたモデルをリリースしています。

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