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- Text is Text, No Matter What: Unifying Text Recognition using Knowledge Distillation [41.4]
私たちは、2つの最先端のSTR(Scene Text Recognition)モデルとHTR(Handwriting Text Recognition)モデルと好適に競合できる単一のモデルを目指しています。 まず、STRモデルとHTRモデルの相互利用が、それらの固有の課題の違いにより、大幅な性能低下を引き起こすことを示す。 次に、知識蒸留(KD)に基づく枠組みを導入することで、彼らの連合に取り組みます。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jul 2021 10:10:34 GMT)- STRとHTRは似て非なるタスクであり、通常はモデルを相互利用できない（大幅な制度劣化が発生する）。蒸留の枠組みを用い通常のロス関数と4つのロス関数（Logits’ Distillation Loss, Character Localised Hint Loss, Attention Distillation Loss, Affinity Distillation Loss）を用いてSTRをHTR統合、生徒となるモデルを構築することで性能が向上するとのこと。
- ICDAR 2021 Competition on Scene Video Text Spotting [28.4]
シーンビデオテキストスポッティング(SVTS)は,多くの実環境応用のために非常に重要な研究課題である。 本稿では,SVTS コンペティションにおける ICDAR 2021 のデータセット記述,タスク定義,評価プロトコル,結果要約について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jul 2021 01:25:57 GMT)- 動画像からテキストを認識（ビデオテキスト検出やテキストトラッキング）するコンペティションの結果報告。静的なOCRよりも格段に難しいタスク。
- 全24チームが参加したとのこと。上位チームのアプローチは参考になる。Task3 Tencentのチームのアプローチはてんこ盛り感があって凄い。
- Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.7]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。 IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Jul 2021 10:40:59 GMT)- 表情の変化に伴う画像の劣化（ブレやぼやけ）を感情を表す証拠と誤認識するバイアスを避けるため、因果推論のbackdoor adjustmentを実現する新しい介入感情認識ネットワークを提案。因果推論を利用する他のアプローチより優れていることを確認したとのこと。