論文の概要: TextDS: Parameter-Efficient Representation Alignment for Scene Text Detection under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.28077v2
• Date: Mon, 29 Jun 2026 02:46:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 15:56:39.07077
• Title: TextDS: Parameter-Efficient Representation Alignment for Scene Text Detection under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: TextDS: 分散シフトによるシーンテキスト検出のためのパラメータ効率の良い表現アライメント
• Abstract要約: 分散シフト下でのシーンテキスト検出のための効率的なフレームワークであるTextDSを提案する。 まず,視覚基礎モデルを用いたデータ効率の良いデュアルエンコーダの設計を提案する。 第2に,段階的低ランク化を行うSWLoRA(Step-wise LoRA adaptation)を導入する。 第3に,画像劣化下での評価におけるギャップに対処するために,悪条件シーンテキスト検出データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.372067847674455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world deployments, scene text detectors inevitably face distribution shifts beyond the training distribution. Prior work often depends on large-scale scene-text pretraining, yet evaluation under cross-domain changes and real-world imaging degradations remains limited. We propose TextDS, an efficient framework for scene text detection under distribution shifts. First, we propose a data-efficient dual-encoder design with visual foundation models, eliminating the reliance on large-scale scene-text pretraining. Second, we introduce Step-wise LoRA adaptation (SWLoRA), which performs progressive low-rank refinement with a dynamic early-exit mechanism for effective feature adaptation. Third, we propose Common Subspace Fusion (CSF) to align and fuse the two branches in a shared subspace while retaining complementary, shift-robust information. Finally, we construct adverse-condition scene text detection datasets to address the gap in evaluating under imaging degradation. Experiments show that TextDS achieves competitive performance in scene text detection, demonstrating robustness across domains and adverse imaging conditions with only 4.9M trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 実世界の展開では、シーンテキスト検出器は必然的に、トレーニング分布を超えた分散シフトに直面している。 先行研究は、大規模なシーンテキスト事前学習に依存することが多いが、クロスドメインの変更や実世界の画像劣化による評価は限られている。 分散シフト下でのシーンテキスト検出のための効率的なフレームワークであるTextDSを提案する。 まず,視覚基盤モデルを用いたデータ効率の良いデュアルエンコーダの設計を提案する。 次に,ステップワイドロラ適応(SWLoRA)を導入し,機能適応を効果的に行う動的早期退避機構を用いて,プログレッシブな低ランク化を実現する。 第3に,相補的,シフト・ロバストな情報を保持しつつ,2つの枝を共有部分空間で整列して融合させるコモン・サブスペース・フュージョン(CSF)を提案する。 最後に,画像劣化下での評価におけるギャップに対処するために,悪条件シーンテキスト検出データセットを構築した。 実験の結果、TextDSはシーンテキストの検出において競争力を発揮し、4.9Mのトレーニング可能なパラメータしか持たず、領域間の堅牢性や悪い撮像条件を実証している。

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