Transformer-OCR — нейросетевая модель, которую обучили распознавать надписи на изображениях. Модель обходит существующие state-of-the-art методы на 5 датасетах. Для датасета с изображениями вывесок с закрученным текстом CUTE модель обходит предыдущие подходы на 9.7% в точности предсказания.
Описание проблемы
Распознавание текста на изображении сцены — это комплексная задача из-за разнообразия форм, шрифтов, цветов и заднего фона текста. Большинство существующих алгоритмов нормализуют входное изображение и рассматривают задачу как предсказание последовательности. Ограничением такого подхода является нормализация изображения. Она приводит к ошибкам из-за искажения перспективы сцены. Чтобы обойти это ограничение, исследователи предлагают Transformer-OCR. Модель использует декодер из трансформера, чтобы декодировать сверточное внимание. Нейросеть использует сверточные карты признаков, как эмбеддинги слов на входе в трансформер. Такой дизайн модели позволяет использовать преимущество механизма внимания в трансформере.
Архитектура модели
Transformer-OCR состоит из двух модулей:
- Модуль для извлечения карт признаков из входного изображения;
- Модуль с трансформером, который принимает на вход карты признаков, по аналогии с входными эмбеддингами слов
Блок с извлечением признаков состоит из первых четырех слоев ResNet-101. В свою очередь, трансформер состоит из энкодера и декодера, в каждом из которых по 4 идентичных слоя.
Оценка работы модели
Исследователи сравнили работу модели с state-of-the-art предыдущими подходами для распознавания текста на изображении, которые основывались на архитектуре Transformer. В качестве тестовых данных использовали 5 датасетов: IIIT5k, SVT, IC15, SVTP и CUTE. Предложенная модель обходит все существующие Transformer-модели на этой задаче. Исследователи отмечают, что это связано с тем, что предыдущие подходы не используют энкодер трансформера для кодирования сверточных карт признаков. Они предполагают, что кодировщик в трансформере является ключевым для кодирования пространственных признаков.
