在现场文本识别中已经证明了语义信息。大多数现有方法倾向于将视觉和语义信息耦合到基于关注的解码器中。结果,语义特征的学习易于在训练集的有限词汇上具有偏差,这被称为词汇关系。在本文中,我们提出了一种新颖的视觉语义解耦网络(VSDN)来解决问题。我们的VSDN包含一个可视解码器(VD)和语义解码器(SD),以分别学习更纯度的视觉和语义特征表示。此外,语义编码器(SE)设计用于匹配SD,可以通过简单的单词校正任务通过额外的廉价大型词汇进行预先培训。因此,语义特征更加不偏并且精确地引导视觉特征对准并丰富最终字符表示。实验表明,我们的方法在标准基准上实现了最先进的或竞争力的结果,并且在培训集具有小尺寸的词汇量的情况下,在较大的余量下优于流行的基线。
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Handwritten Text Recognition (HTR) is more interesting and challenging than printed text due to uneven variations in the handwriting style of the writers, content, and time. HTR becomes more challenging for the Indic languages because of (i) multiple characters combined to form conjuncts which increase the number of characters of respective languages, and (ii) near to 100 unique basic Unicode characters in each Indic script. Recently, many recognition methods based on the encoder-decoder framework have been proposed to handle such problems. They still face many challenges, such as image blur and incomplete characters due to varying writing styles and ink density. We argue that most encoder-decoder methods are based on local visual features without explicit global semantic information. In this work, we enhance the performance of Indic handwritten text recognizers using global semantic information. We use a semantic module in an encoder-decoder framework for extracting global semantic information to recognize the Indic handwritten texts. The semantic information is used in both the encoder for supervision and the decoder for initialization. The semantic information is predicted from the word embedding of a pre-trained language model. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework achieves state-of-the-art results on handwritten texts of ten Indic languages.
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Scene text spotting is of great importance to the computer vision community due to its wide variety of applications. Recent methods attempt to introduce linguistic knowledge for challenging recognition rather than pure visual classification. However, how to effectively model the linguistic rules in end-to-end deep networks remains a research challenge. In this paper, we argue that the limited capacity of language models comes from 1) implicit language modeling; 2) unidirectional feature representation; and 3) language model with noise input. Correspondingly, we propose an autonomous, bidirectional and iterative ABINet++ for scene text spotting. Firstly, the autonomous suggests enforcing explicitly language modeling by decoupling the recognizer into vision model and language model and blocking gradient flow between both models. Secondly, a novel bidirectional cloze network (BCN) as the language model is proposed based on bidirectional feature representation. Thirdly, we propose an execution manner of iterative correction for the language model which can effectively alleviate the impact of noise input. Finally, to polish ABINet++ in long text recognition, we propose to aggregate horizontal features by embedding Transformer units inside a U-Net, and design a position and content attention module which integrates character order and content to attend to character features precisely. ABINet++ achieves state-of-the-art performance on both scene text recognition and scene text spotting benchmarks, which consistently demonstrates the superiority of our method in various environments especially on low-quality images. Besides, extensive experiments including in English and Chinese also prove that, a text spotter that incorporates our language modeling method can significantly improve its performance both in accuracy and speed compared with commonly used attention-based recognizers.
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注意机制已成为场景文本识别方法(STR)方法中的事实上的模块,因为它有能力提取字符级表示。可以将这些方法汇总到基于隐性注意力的基于隐性的注意力和受监督的注意力中,取决于如何计算注意力,即分别从序列级别的文本注释和字符级别的边界框注释中学到隐性注意和监督注意力。隐含的注意力可能会提取出粗略甚至不正确的空间区域作为性格的注意,这很容易受到对齐拖延问题的困扰。受到监督的注意力可以减轻上述问题,但它是特定于类别的问题,它需要额外费力的角色级边界框注释,并且当角色类别的数量较大时,将是记忆密集的。为了解决上述问题,我们提出了一种新型的关注机制,用于STR,自我保护的隐式字形注意力(SIGA)。 Siga通过共同自我监督的文本分割和隐性注意对准来描述文本图像的字形结构,这些文本分割和隐性注意对准可以作为监督,以提高注意力正确性,而无需额外的角色级注释。实验结果表明,就注意力正确性和最终识别性能而言,SIGA的性能始终如一地比以前的基于注意力的STR方法更好,并且在公开可用的上下文基准上以及我们的无上下文基准。
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基于关注的编码器解码器框架广泛用于场景文本识别任务。然而,对于当前的最先进的(SOTA)方法,就输入文本图像的本地视觉和全局上下文信息的有效使用而言,存在改进的余地,以及场景之间的鲁棒相关性处理模块(编码器)和文本处理模块(解码器)。在本文中,我们提出了一种表示和相关性增强的编码器解码器框架(Rceed)来解决这些缺陷和断裂性能瓶颈。在编码器模块中,将本地视觉功能,全局上下文特征和位置信息进行对齐并融合以生成小型综合特征图。在解码器模块中,使用两种方法来增强场景和文本特征空间之间的相关性。 1)解码器初始化由从编码器导出的整体特征和全局瞥觉矢量引导。 2)通过多头一般注意力产生的富集瞥见载体的特征来帮助RNN迭代和每个时间步骤的字符预测。同时,我们还设计了一个LABRAMORM-DROPOUT LSTM单元,以改善模型的可变文本的概括。基准的广泛实验展示了在现场文本识别任务中的有利性能,尤其是不规则的性能。
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场景文本识别(str)是图像和文本之间的重要桥梁,吸引了丰富的研究关注。虽然卷积神经网络(CNNS)在此任务中取得了显着的进展,但大多数现有工作都需要额外的模块(上下文建模模块)来帮助CNN捕获全局依赖项来解决归纳偏差并加强文本特征之间的关系。最近,该变压器已被提出作为通过自我关注机制的全球背景建模的有希望的网络,但在应用于识别时主要缺点是效率。我们提出了一个1-D拆分来解决复杂性的挑战,并用变压器编码器替换CNN,以减少对上下文建模模块的需求。此外,最近的方法使用冻结的初始嵌入来指导解码器对文本进行解码,导致精度损失。我们建议使用从变压器编码器中学到的学习学习的可读初始嵌入,使其自适应不同的输入图像。最重要的是,我们介绍了一个新颖的文本识别架构,名为基于变压器的文本识别器,其中包含三个阶段(转换,特征提取和预测)组成的初始嵌入指导(TRIG)。广泛的实验表明,我们的方法可以在文本识别基准上实现最先进的。
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建模语义信息对于场景文本识别有用。在这项工作中,我们建议与视觉语义变压器(VST)共同模拟语义和视觉信息。 VST首先从具有变压器模块和主视觉语义对齐模块中的视觉特征映射明确地提取主语义信息。然后将语义信息与视觉特征映射(被视为序列)连接以形成伪多域序列,该伪多域序列组合视觉和语义信息,随后将其馈入基于变压器的交互模块,以便能够在视觉和视觉之间学习相互作用语义特征。以这种方式,可以通过语义信息和反之亦然可以增强视觉特征。可视特征的增强版本通过辅助视觉 - 语义对准模块进一步解码,其与主要一个共享权重。最后,通过获得最终文本预测的第三变压器模块共同处理解码的视觉特征和增强的语义特征。在包括常规/不规则文本识别数据集的七个公共基准测试中的实验验证了我们所提出的模型,在七个基准中的四个基准中达到最先进的效果。
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由于复杂的背景和文本实例的不同变化,场景文本识别是一项具有挑战性的任务。在本文中,我们提出了一个新颖的语义gan和平衡的注意网络(SGBANET),以识别场景图像中的文本。提出的方法首先使用语义gan生成简单的语义功能,然后使用平衡的注意模块识别场景文本。语义GAN旨在使支持域和目标域之间的语义特征分布对齐。与在图像级别执行的传统图像到图像翻译方法不同,语义GAN通过语义生成器模块(SGM)和语义歧视器模块(SDM)在语义级别执行生成和歧视。对于目标图像(场景文本图像),语义生成器模块生成简单的语义特征,这些功能与支持图像(清晰的文本图像)共享相同的特征分布。语义鉴别器模块用于区分支​​持域和目标域之间的语义特征。此外,平衡的注意模块旨在减轻注意力漂移的问题。平衡注意模块首先根据视觉瞥见向量和语义瞥见向量学习平衡参数,然后执行平衡操作以获得平衡的瞥见向量。在六个基准测试的实验,包括常规数据集,即IIIT5K,SVT,ICDAR2013和不规则数据集,即ICDAR2015,SVTP,cute80,验证我们提出的方法的有效性。
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近年来,基于注意力的场景文本识别方法非常受欢迎,并吸引了许多研究人员的兴趣。基于注意力的方法可以将注意力集中在解码过程中的小区域甚至单点上,其中注意矩阵几乎是一个旋转分布。此外,在推断过程中,所有注意力矩阵都将加权整个特征地图,从而导致巨大的冗余计算。在本文中,我们提出了一个用于场景文本识别的有效无注意的单点解码网络(称为SPDN),该网络可以取代传统的基于注意力的解码网络。具体而言,我们建议单点采样模块(SPSM)有效地在特征映射上为解码一个字符的一个关键点采样。这样,我们的方法不仅可以精确地找到每个字符的关键点,还可以删除冗余计算。基于SPSM,我们设计了一个高效且新颖的单点解码网络,以替代基于注意力的解码网络。对公开基准测试的广泛实验证明,我们的SPDN可以大大提高解码效率而不牺牲性能。
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Leveraging the advances of natural language processing, most recent scene text recognizers adopt an encoder-decoder architecture where text images are first converted to representative features and then a sequence of characters via `sequential decoding'. However, scene text images suffer from rich noises of different sources such as complex background and geometric distortions which often confuse the decoder and lead to incorrect alignment of visual features at noisy decoding time steps. This paper presents I2C2W, a novel scene text recognition technique that is tolerant to geometric and photometric degradation by decomposing scene text recognition into two inter-connected tasks. The first task focuses on image-to-character (I2C) mapping which detects a set of character candidates from images based on different alignments of visual features in an non-sequential way. The second task tackles character-to-word (C2W) mapping which recognizes scene text by decoding words from the detected character candidates. The direct learning from character semantics (instead of noisy image features) corrects falsely detected character candidates effectively which improves the final text recognition accuracy greatly. Extensive experiments over nine public datasets show that the proposed I2C2W outperforms the state-of-the-art by large margins for challenging scene text datasets with various curvature and perspective distortions. It also achieves very competitive recognition performance over multiple normal scene text datasets.
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提出了基于视觉变压器(VLT)的新型场景文本识别器。受NLP领域的Levenshtein Transformer的启发,提出的方法(命名为Levenshtein OCR和Short Levocr)探索了一种自动从裁剪自然图像中自动转录文本内容的替代方法。具体而言,我们将场景文本识别的问题视为迭代序列完善过程。由纯视觉模型产生的初始预测序列被编码并馈送到跨模式变压器中,以与视觉特征相互作用并融合,以逐渐近似地面真理。改进过程是通过两个基本字符级操作完成的:删除和插入,它们是通过模仿学习来学习的,并允许并行解码,动态长度变化和良好的解释性。定量实验清楚地表明,Levocr在标准基准上实现最新性能,定性分析验证了拟议的Levocr算法的有效性和优势。代码将很快发布。
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基于关注的编码器 - 解码器框架在现场文本识别中变得流行,主要是由于其在从视觉和语义域集成识别线索方面的优越性。然而,最近的研究表明,这两个线索可能在困难的文本中错位(例如,具有稀有文本形状)并引入诸如角色位置的约束来缓解问题。尽管有一定的成功,但无内容的位置嵌入稳定地与有意义的本地图像区域嵌入。在本文中,我们提出了一种名为多域字符距离感知(MDCDP)的新型模块,以建立视觉和语义相关位置编码。 MDCDP使用位置嵌入在注意机制后查询视觉和语义功能。它自然地编码了位置线索,其描述了字符之间的视觉和语义距离。我们开发一个名为CDISTNET的新型架构,堆叠MDCDP几次以指导精确的距离建模。因此,即使呈现的各种困难,视觉语义对准也很好地建造。我们将CDISTNET应用于两个增强的数据集和六个公共基准。实验表明,CDISTNET实现了最先进的识别准确性。虽然可视化也表明CDISTNET在视觉和语义域中实现了适当的注意本地化。我们将在验收时发布我们的代码。
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通过提供语义来改进字符序列,语言知识对现场文本识别带来了很大的好处。然而,由于语言知识已经单独应用于输出序列,因此之前的方法没有充分利用语义来理解文本识别的视觉线索。本文介绍了一种名为多模态文本识别网络(MITRN)的新方法,其能够实现视觉和语义特征之间的相互作用以获得更好的识别性能。具体地,Matrn识别视觉和语义特征对并将空间信息进行编码为语义特征。基于空间编码,通过参考其他模态的相关特征提高了视觉和语义特征。此外,通过隐藏与训练阶段中的角色相关的视觉线程来刺激基质特征将语义特征组合成视觉特征。我们的实验表明,在具有大边缘的七个基准上实现了最先进的表演,而两个方式的天真组合显示了边缘改善。进一步消融研究证明了我们所提出的组件的有效性。我们的实施将公开提供。
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这项工作提出了一个基于注意力的序列到序列模型,用于手写单词识别,并探讨了用于HTR系统数据有效培训的转移学习。为了克服培训数据稀缺性,这项工作利用了在场景文本图像上预先训练的模型,作为调整手写识别模型的起点。Resnet特征提取和基于双向LSTM的序列建模阶段一起形成编码器。预测阶段由解码器和基于内容的注意机制组成。拟议的端到端HTR系统的有效性已在新型的多作用数据集IMGUR5K和IAM数据集上进行了经验评估。实验结果评估了HTR框架的性能,并通过对误差案例的深入分析进一步支持。源代码和预培训模型可在https://github.com/dmitrijsk/attentionhtr上找到。
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文本识别是文档数字化的长期研究问题。现有的方法通常是基于CNN构建的,以用于图像理解,并为Char-Level文本生成而建立RNN。此外,通常需要另一种语言模型来提高整体准确性作为后处理步骤。在本文中,我们提出了一种使用预训练的图像变压器和文本变压器模型(即Trocr)提出的端到端文本识别方法,该模型利用了变压器体系结构,以实现图像理解和文字级级文本生成。TROR模型很简单,但有效,可以通过大规模合成数据进行预训练,并通过人体标记的数据集进行微调。实验表明,TROR模型的表现优于印刷,手写和场景文本识别任务上的当前最新模型。Trocr模型和代码可在\ url {https://aka.ms/trocr}上公开获得。
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多年来,场景文本识别(STR)一直是计算机视觉的积极研究主题。为了解决这个具有挑战性的问题,已经提出了许多创新的方法,并将语言知识纳入STR模型最近已成为一个显着的趋势。在这项工作中,我们首先从视觉变压器(VIT)的最新进展中汲取灵感来构建一个概念上简单而强大的视觉str模型,该模型建立在VIT和胜过以前的现场文本识别的先前最新模型,包括纯视觉模型和语言增强方法。为了整合语言知识,我们进一步提出了一种多粒性预测策略,以隐式方式将信息从语言模式注入模型,即NLP中广泛使用的子字表示(BPE和Wordpiece)被引入输出空间,除了传统的字符级别表示外,不采用独立语言模型(LM)。所得的算法(称为MGP-STR)能够将Str的性能包络提高到更高的水平。具体而言,它的平均识别精度在标准基准上达到93.35%。代码将很快发布。
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自动识别脚本是多语言OCR引擎的重要组成部分。在本文中,我们介绍了基于CNN-LSTM网络的高效,轻量级,实时和设备空间关注,用于场景文本脚本标识,可在资源受限移动设备上部署部署。我们的网络由CNN组成,配备有空间注意模块,有助于减少自然图像中存在的空间扭曲。这允许特征提取器在忽略畸形的同时产生丰富的图像表示,从而提高了该细粒化分类任务的性能。该网络还采用残留卷积块来构建深度网络以专注于脚本的鉴别特征。 CNN通过识别属于特定脚本的每个字符来学习文本特征表示,并且使用LSTM层的序列学习能力捕获文本内的长期空间依赖关系。将空间注意机制与残留卷积块相结合,我们能够增强基线CNN的性能,以构建用于脚本识别的端到端可训练网络。若干标准基准测试的实验结果证明了我们方法的有效性。该网络实现了最先进的方法竞争准确性,并且在网络尺寸方面优越,总共仅为110万个参数,推理时间为2.7毫秒。
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艺术文本识别是一项极具挑战性的任务,具有广泛的应用程序。但是,当前场景文本识别方法主要集中于不规则文本,而未专门探讨艺术文本。艺术文本识别的挑战包括具有特殊设计的字体和效果的各种外观,字符之间的复杂连接和重叠以及背景模式的严重干扰。为了减轻这些问题,我们建议在三个层面上识别艺术文本。首先,考虑到角结构对外观和形状的稳健性,使用角点指导角色内部特征的提取。通过这种方式,角点的离散性切断了字符之间的连接,它们的稀疏性改善了背景干扰的稳健性。其次,我们设计了一个字符对比损失,以模拟字符级别的特征,从而改善了字符分类的特征表示。第三,我们利用变形金刚在图像级别上学习全局功能,并在角落跨注意机制的帮助下对角点的全球关系进行建模。此外,我们提供了一个艺术文本数据集来基准表演。实验结果验证了我们提出的方法在艺术文本识别方面的显着优势,并在几个模糊和透视数据集上实现了最先进的性能。
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最近,由于其广泛的商业价值,从视觉丰富的文档(例如门票和简历)中自动提取信息已成为一个热门而重要的研究主题。大多数现有方法将此任务分为两个小节:用于从原始文档图像中获取纯文本的文本阅读部分以及用于提取密钥内容的信息提取部分。这些方法主要集中于改进第二个方法,同时忽略了这两个部分高度相关。本文提出了一个统一的端到端信息提取框架,从视觉上富含文档中提出,文本阅读和信息提取可以通过精心设计的多模式上下文块相互加强。具体而言,文本阅读部分提供了多模式功能,例如视觉,文本和布局功能。开发了多模式上下文块,以融合生成的多模式特征,甚至是从预训练的语言模型中获得的先验知识,以提供更好的语义表示。信息提取部分负责使用融合上下文功能生成密钥内容。该框架可以以端到端的可训练方式进行培训,从而实现全球优化。更重要的是,我们将视觉丰富的文档定义为跨两个维度的四个类别,即布局和文本类型。对于每个文档类别,我们提供或推荐相应的基准,实验设置和强大的基准,以弥补该研究领域缺乏统一评估标准的问题。报告了对四种基准测试的广泛实验(从固定布局到可变布局,从完整的文本到半未结构化的文本),证明了所提出的方法的有效性。数据,源代码和模型可用。
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Scene text recognition (STR) enables computers to recognize and read the text in various real-world scenes. Recent STR models benefit from taking linguistic information in addition to visual cues into consideration. We propose a novel Masked Vision-Language Transformers (MVLT) to capture both the explicit and the implicit linguistic information. Our encoder is a Vision Transformer, and our decoder is a multi-modal Transformer. MVLT is trained in two stages: in the first stage, we design a STR-tailored pretraining method based on a masking strategy; in the second stage, we fine-tune our model and adopt an iterative correction method to improve the performance. MVLT attains superior results compared to state-of-the-art STR models on several benchmarks. Our code and model are available at https://github.com/onealwj/MVLT.
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