論文の概要: SemiHMER: Semi-supervised Handwritten Mathematical Expression Recognition using pseudo-labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07172v3
- Date: Thu, 20 Feb 2025 01:17:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 10:45:24.169347
- Title: SemiHMER: Semi-supervised Handwritten Mathematical Expression Recognition using pseudo-labels
- Title（参考訳）: SemiHMER:擬似ラベルを用いた半教師付き手書き数式認識
- Authors: Kehua Chen, Haoyang Shen,
- Abstract要約: ラベル付きデータと追加ラベル付きデータの両方を探索し,半教師付き手書き数式認識(HMER)について検討した。
本稿では,二分岐半教師付き学習を導入した新しい一貫性正規化フレームワークであるSemiHMERを提案する。
実験結果から,本研究は大幅な性能向上を実現していることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In this paper, we study semi-supervised Handwritten Mathematical Expression Recognition (HMER) via exploring both labeled data and extra unlabeled data. We propose a novel consistency regularization framework, termed SemiHMER, which introduces dual-branch semi-supervised learning. Specifically, we enforce consistency between the two networks for the same input image. The pseudo-label, generated by one perturbed recognition network, is utilized to supervise the other network using the standard cross-entropy loss. The SemiHMER consistency encourages high similarity between the predictions of the two perturbed networks for the same input image and expands the training data by leveraging unlabeled data with pseudo-labels. We further introduce a weak-to-strong strategy by applying different levels of augmentation to each branch, effectively expanding the training data and enhancing the quality of network training. Additionally, we propose a novel module, the Global Dynamic Counting Module (GDCM), to enhance the performance of the HMER decoder by alleviating recognition inaccuracies in long-distance formula recognition and reducing the occurrence of repeated characters. The experimental results demonstrate that our work achieves significant performance improvements, with an average accuracy increase of 5.47% on CROHME14, 4.87% on CROHME16, and 5.25% on CROHME19, compared to our baselines.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベル付きデータと追加ラベル付きデータの両方を探索し,半教師付き手書き数式認識(HMER)について検討する。
本稿では,二分岐半教師付き学習を導入した新しい一貫性正規化フレームワークであるSemiHMERを提案する。
具体的には、同じ入力画像に対して、2つのネットワーク間の一貫性を強制する。
1つの摂動認識ネットワークによって生成された擬似ラベルを用いて、標準のクロスエントロピー損失を用いて他のネットワークを監督する。
SemiHMERの一貫性は、同じ入力画像に対する2つの摂動ネットワークの予測と高い類似性を促進し、ラベルのないデータを擬似ラベルで活用してトレーニングデータを拡張する。
さらに、各ブランチに異なるレベルの拡張を適用し、トレーニングデータを効果的に拡張し、ネットワークトレーニングの質を高めることにより、弱い対強戦略を導入する。
さらに,HMERデコーダの性能向上のために,長距離式認識における認識不正確さを軽減し,繰り返し文字の発生を低減する新しいモジュールGDCMを提案する。
その結果, CROHME14では5.47%, CROHME16では4.87%, CROHME19では5.25%の精度向上が得られた。
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