任意形状文本检测和识别的高效查询驱动端到端模型

核心概念

提出了一种基于Transformer架构的查询驱动端到端文本检测和识别模型TextFormer,通过文本查询实现分类、分割和识别任务的并行建模和优化,并设计了自适应全局聚合模块提取不同方向的特征,实现对任意形状文本的读取。

要約

本文提出了一种名为TextFormer的查询驱动端到端文本检测和识别模型。该模型采用Transformer架构,包含图像编码器、文本解码器和多任务模块。每个文本查询预测其类别、分割掩码和对应的文本转录。多任务模块可以通过从文本解码器学习共享语义特征进行协同训练和优化。此外,还设计了自适应全局聚合(AGG)模块,从不同方向提取特征,实现对任意形状文本的读取。
为了解决全标注数据稀缺的问题,本文提出了混合监督训练策略,利用全标注数据和弱标注数据进行联合训练,进一步提高了文本检测和端到端文本检测的性能。
在各种双语(英文和中文)基准测试中,TextFormer都展现出优异的性能。特别是在TDA-ReCTS数据集上,TextFormer在1-NED指标上超越最先进方法13.2%。

統計

在ICDAR 2015数据集上,TextFormer在"强"、"弱"和"通用"词典下的端到端文本检测F-measure分别为84.5%、80.9%和76.0%,优于之前的方法。
在Total-Text数据集上,TextFormer在无词典和全词典条件下的端到端文本检测F-measure分别为77.9%和84.9%,优于最先进方法。
在TDA-ReCTS数据集上,TextFormer的端到端文本检测1-NED为63.1%,优于之前最好的方法51.3%。
在ReCTS数据集上,TextFormer的端到端文本检测1-NED为77.7%。

引用

"提出了一种基于Transformer架构的查询驱动端到端文本检测和识别模型TextFormer,通过文本查询实现分类、分割和识别任务的并行建模和优化。"
"设计了自适应全局聚合(AGG)模块,从不同方向提取特征,实现对任意形状文本的读取。"
"提出了混合监督训练策略,利用全标注数据和弱标注数据进行联合训练,进一步提高了文本检测和端到端文本检测的性能。"

抽出されたキーインサイト

TextFormer

by Yukun Zhai,X... 場所 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.03377.pdf

深掘り質問

如何进一步提高TextFormer在弱标注数据上的性能?

为了进一步提高TextFormer在弱标注数据上的性能，可以考虑以下几个方面的改进：

数据增强技术：通过使用更多的数据增强技术，如随机裁剪、旋转、缩放等，可以增加模型在训练过程中的鲁棒性，从而提高在弱标注数据上的性能。

半监督学习：利用半监督学习的方法，可以充分利用未标记数据来提升模型性能。通过在弱标注数据上进行自监督学习，可以进一步改善模型的泛化能力。

迁移学习：利用预训练模型在大规模数据集上学到的知识，可以帮助模型更好地利用弱标注数据进行训练，从而提高性能。

模型蒸馏：通过模型蒸馏技术，可以将复杂模型的知识转移到简化的模型中，从而提高模型在弱标注数据上的性能。

通过结合以上方法，可以进一步提高TextFormer在弱标注数据上的性能，使其在实际应用中更加有效和可靠。

如何设计一种更加鲁棒的文本检测和识别模型,以应对复杂的场景文本?

要设计一种更加鲁棒的文本检测和识别模型以应对复杂的场景文本，可以考虑以下几个关键方面：

多任务学习：采用多任务学习的方法，同时进行文本检测和识别任务，使模型能够共享特征并进行联合优化，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

注意力机制：引入注意力机制，使模型能够更好地关注文本区域，提高文本检测和识别的准确性。特别是在复杂场景下，注意力机制可以帮助模型更好地理解文本内容。

全局信息利用：设计全局特征提取器，如AGG模块，可以从全局角度提取特征，帮助模型更好地理解整个文本区域，从而提高模型的鲁棒性。

混合监督学习：采用混合监督学习的方法，结合弱标注数据和完整标注数据进行训练，可以提高模型在复杂场景下的性能和鲁棒性。

通过综合考虑以上因素，并在模型设计和训练过程中加以实践，可以设计出更加鲁棒的文本检测和识别模型，以更好地应对复杂的场景文本。

TextFormer的技术思路是否可以应用于其他视觉任务,如目标检测和实例分割?

TextFormer的技术思路可以应用于其他视觉任务，如目标检测和实例分割。以下是一些可能的应用方式：

目标检测：类似于文本检测，可以使用TextFormer的多任务模型设计和Transformer架构来进行目标检测。通过将目标检测任务与分类和定位任务结合起来，可以提高模型的性能和泛化能力。

实例分割：对于实例分割任务，可以借鉴TextFormer的全局特征提取器和注意力机制。通过设计类似的模块，可以使模型更好地理解和分割复杂的实例，提高实例分割的准确性和鲁棒性。

场景理解：除了目标检测和实例分割，TextFormer的技术思路也可以应用于其他场景理解任务，如图像分类、图像描述生成等。通过结合多任务学习和全局特征提取，可以提高模型在复杂场景下的表现。

综上所述，TextFormer的技术思路具有一定的通用性，可以应用于其他视觉任务，并通过适当的调整和优化，为不同的任务提供更好的解决方案。