A Context-Driven Training-Free Network for Lightweight Scene Text Segmentation and Recognition

この論文は、軽量なシーンテキストのセグメンテーションと認識を実現するための、トレーニング不要なコンテキスト駆動型ネットワークを提案しています。

この論文の特徴は、トレーニングなしでリアルタイムにシーンテキストを効果的に認識するために、コンテキスト情報を活用しつつ、計算リソースを大幅に削減する革新的なアプローチを提案している点です。

論文：https://arxiv.org/abs/2503.15639

以下は、弊社AI開発ツール「IXV」を用いてこの論文を要約したものです。見出しや構成が元論文とは異なっている場合があります。

概要

現代のシーンテキスト認識システムは、広範なトレーニングを必要とし、リアルタイムシナリオには負担が大きすぎる大規模なエンドツーエンドアーキテクチャに依存することが多いです。このような場合、メモリや計算リソース、遅延の制約により、重いモデルの展開は実用的ではありません。

これらの課題に対処するために、我々はトレーニング不要の新しいプラグアンドプレイフレームワークを提案します。このフレームワークは、事前にトレーニングされたテキスト認識器の強みを活用し、冗長な計算を最小限に抑えます。我々のアプローチは、コンテキストに基づく理解を用い、候補テキスト領域をピクセルレベルで洗練させる注意ベースのセグメンテーションステージを導入し、下流の認識を向上させます。従来のテキスト検出を行う代わりに、特徴マップとソース画像のブロックレベルの比較に従い、事前にトレーニングされたキャプショナーを使用してコンテキスト情報を活用し、このフレームワークがシーンテキストから直接単語予測を生成できるようにします。

これらの予測は意義と語彙的に評価され、最終スコアを得ます。事前に定義された信頼度の閾値を満たすかそれを超える予測は、エンドツーエンドのテキストSTRプロファイリングの重いプロセスをバイパスし、より迅速な推論を保証し、不要な計算を削減します。公共ベンチマークにおける実験は、我々のパラダイムが最先端システムと同等のパフォーマンスを達成し、なおかつはるかに少ないリソースを必要とすることを示しています。

1. はじめに

1.1 背景

現代のシーンテキスト認識システムは、しばしば大規模なエンドツーエンドアーキテクチャに依存し、これにより広範なトレーニングが必要となります。このため、リアルタイムシナリオでは高コストとなり、メモリや計算リソース、レイテンシの制約から重いモデルの展開が実用的ではありません。これらの課題に対処するため、本研究では新たなトレーニング不要のプラグアンドプレイ型フレームワークを提案します。

1.2 目的

本研究の主な目的は、事前にトレーニングされたテキスト認識器の強みを活用しつつ、冗長な計算を最小限に抑えることです。具体的には、文脈に基づく理解を用い、注意機構を活用したセグメンテーション段階を導入し、候補となるテキスト領域をピクセルレベルで精緻化することで、下流の認識精度を向上させることを目指します。

2. 提案手法

2.1 フレームワークの概要

提案するフレームワークは、従来のテキスト検出手法と異なり、特徴マップとソース画像間のブロックレベル比較を行いません。代わりに、事前にトレーニングされたキャプショナーを利用し、テキストの文脈情報を活用してシーンから直接単語の予測を生成します。

2.2 セグメンテーションの精緻化

候補テキスト領域は、文脈に基づいて評価され、最終的なスコアが算出されます。予測が事前に定義された信頼度の閾値を満たす場合、重いエンドツーエンドのテキストSTRプロファイリングプロセスをバイパスし、推論速度を向上させるとともに不必要な計算を削減します。

3. 実験

3.1 実験設定

本研究では、公的なベンチマークデータセットを用いて実験を実施し、提案手法の性能を最先端のシステムと比較しました。実験の結果、我々のアプローチは、最先端のシステムと同等のパフォーマンスを達成しつつ、必要なリソースを大幅に削減することができました。

3.2 結果の考察

実験結果は、提案手法が他のアプローチに比べて効率的であり、リアルタイムアプリケーションに適していることを示しています。具体的には、推論速度の向上と計算コストの削減が確認され、提案されたフレームワークがシーンテキスト認識システムにおいて重要な役割を果たすことが期待されます。

4. 結論

本研究では、軽量なシーンテキストセグメンテーションと認識のための新しい文脈駆動型のトレーニング不要ネットワークを提案しました。実験結果は、我々のアプローチが現実的なリソース制約の下でも高い性能を発揮することを示しています。このフレームワークは、今後のテキスト認識システムにおいて重要な役割を果たすことが期待されます。