DeepSolo++: Transformer Decoder for Multilingual Text Spotting

Core Concepts

DeepSolo++ introduces a simple DETR-like baseline for multilingual text spotting, achieving better training efficiency and outperforming previous methods.

Abstract

The content discusses the development of DeepSolo++, a novel approach for multilingual text spotting. It addresses the limitations of existing Transformer-based methods by introducing a single decoder with explicit points for detection, recognition, and script identification simultaneously. The method shows superior extensibility, simplicity in structure and training pipeline, and efficient performance on various benchmarks. Extensive experiments demonstrate its state-of-the-art performance in comparison to previous models. Abstract: End-to-end text spotting integrates detection and recognition efficiently. Transformer-based methods face challenges in synergy between sub-tasks. DeepSolo++ simplifies the pipeline with a single decoder for multilingual tasks. Introduction: Challenges in handling relationship between detection and recognition. Existing methods focus on specific languages without unified models. Methodology: Proposal of Bezier center curve representation for scene text. Explicit point queries used for encoding text semantics and locations. Results: Achieves better training efficiency compared to Transformer-based models. Outperforms state-of-the-art on ICDAR 2019 ReCTS benchmark.

Stats

DeepSolo++は、ICDAR 2019 ReCTSの1-NEDメトリックを78.3%に向上させました。 DeepSolo++は、ICDAR 2019 MLTでH-meanが5.5%向上し、エンドツーエンドスポッティングで2.7%のH-meanゲインを達成しました。

Quotes

"Extensive experiments demonstrate that our simple approach achieves better training efficiency compared with Transformer-based models."

Key Insights Distilled From

DeepSolo++

by Maoyuan Ye,J... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.19957.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてDeepSolo++は他のTransformerベースのモデルよりも優れたトレーニング効率を実現しましたか？

DeepSolo++が他のTransformerベースのモデルよりも優れたトレーニング効率を実現する要因はいくつかあります。まず、DeepSolo++では単一のDecoderを使用して複数のタスク（テキスト検出、認識、スクリプト識別）を同時に処理することで、パイプラインが簡素化されています。これにより、冗長な処理や情報伝達が削減され、トレーニング効率が向上します。 さらに、Explicit Point Queryという新しいクエリ形式を導入することで位置情報や形状などテキスト特性を効果的にエンコードし、学習効率が向上します。この明示的なポイント表現は必要なテキストセマンティクスと位置情報をエンコードし、「シーンテキスト」固有の特徴も考慮した設計です。その結果、学習および推論中に高い精度でタスクを解決できるだけでなく、モデル全体の複雑さも低減されます。 最後に、多言語テキストスポッティングでも単一デコーダーとシンプルな予測方法を採用することで訓練パイプラインが合理化されています。これにより異種タスク間の相乗作用問題（synergy issue）が解消されるだけでなく，訓練時間やリソース利用量も最適化されます。

既存の手法と比較して、DeepSolo++が多言語テキストスポッティングでどのような利点を持っていますか？

DeepSolo++は多言語テキストスポッティングにおいて以下の利点を持っています： 統合性: DeepSolo++では単一デコーダー内で複数タスク（検出・認識・識別）を同時処理するため，パイプライン全体が統合されており，シンプルかつ効率的です。 拡張性: 新しく導入したScript Tokenや明示的ポイント表現形式は，異種文字セットや異言語対応可能性等，柔軟性・拡張性向上へ貢献しています。 学習効率: Explicit Point Query の採用や文書マッチング基準等から得られる高品質マッチング能力は，正確且つ迅速な学習進行及び良好評価指標(H-mean) を提供します。 高精度: 多言語対応及び Script-aware Bipartite Matching 等技術革新から得られる高水準分析能力は SOTA パフォーマンス (ICDAR 2019 ReCTS: 78.3% H-mean) を達成します。

この研究結果は他のコンピュータビジョンタスクにどう応用可能ですか？

この研究結果は次世代AIアプリケーション開発者等幅広い範囲から注目すべき成果です．例えば， オブジェクト検知：本手法内部メカニズム(Encoder, Decoder, Transformer) 及びQuery Modeling 等技術革新から得られる高度特徴抽出能力及び End-to-end 構造可塑性等面々オブジェクト関連CV タ 自然言語処理：Text Recognition 部分(CTC Loss, Character Classification Layer 等) の自然流暢変換能力及び Script Identification 能動参加方式等技術革新から NLP 分野 Text Spotting 問題解決支援 テキスト生成：Script Token Modeling 及 Multi-head Routing Scheme 等技術革新から Scene Text Generation 問題解決支援 以上述内容通じて Deep Solo ++ 成果将来 CV/NLP/ML/DL 各領域深层次应用发展方向引领者之地位巩固．