日: 2023年1月16日

Single-Point Scene Text Spotting 

  • SPTS v2: Single-Point Scene Text Spotting [147.0]
    トレーニングシーンのテキストスポッティングモデルは、非常に低コストの単一点アノテーションで実現できることを示す。 既存のベンチマークデータセットの実験では、SPTS v2が以前の最先端のシングルポイントテキストスポッターより優れていることが示されている。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 4 Jan 2023 14:20:14 GMT)
  • 画像からのシーン理解（OCR)では通常バウンディングボックスを用いたアノテーションが行われるが、1点の情報（テキストスポッティング）で十分な性能が出せるとの指摘。アノテーションコストが劇的に下がる。
  • リポジトリはGitHub – shannanyinxiang/SPTS: Official implementation of SPTS: Single-Point Text Spotting

Text2Poster

  • Text2Poster: Laying out Stylized Texts on Retrieved Images [32.5]
    ポスター生成は広範囲のアプリケーションにとって重要なタスクであり、しばしば時間がかかり、手作業による編集や芸術的な経験を必要とする。 我々は,テキスト情報から視覚効果のあるポスターを自動的に生成する,Text2Posterという新しいデータ駆動フレームワークを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 6 Jan 2023 04:06:23 GMT)
  • テキストからのポスター生成、やっていることは図を見るのがわかりやすいが、入力されたテキストから画像を選びテキストスタイルやレイアウト情報を作ってポスター生成につなげている
  • リポジトリはGitHub – chuhaojin/Text2Poster-ICASSP-22: The souce code of the ICASSP-2022 paper “Text2Poster: Laying Out Stylized Texts on Retrieved Images”

ClimaBench

  • ClimaBench: A Benchmark Dataset For Climate Change Text Understanding in English [26.0]
    気候変動(CC)は、現実世界の緊急性にもかかわらず、NLPにおいて限られた注目を集めている。 モデル性能を評価するために,既存の異種データセットのベンチマークコレクションであるClimate Change Benchmark(ClimaBench)を紹介する。 我々は,公開環境情報から収集した大規模ラベル付きテキスト分類と質問応答データセットを2種類リリースする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 11 Jan 2023 00:22:56 GMT)
  • 気候変動に関連するベンチマークでNLP向け
  • リポジトリはGitHub – climabench/climabench