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STRのRobustnessを改善するためのData Augmentation, Contrastive Leraningを提案。Out-of-Vocに対する精度の低下は学習仮定でimplicitなcontext biasを受けているせいだという仮説を持ち、よりロバストな特徴を得るために新たなCL手法を考案。ConAugと呼ばれる２つのテキスト画像をconcatするaugmentationをbatch内で行い、同じテキスト画像に該当するtime stepの特徴のペアに対しては距離を近づかせ、そうでないペアは距離を話すようなCLを行わせる。代表的なベンチマーク＋自作のOut-of-Voc dataset(OutText)において性能を改善
Context-based Contrastive Learning for Scene Text Recognition
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サマリ図表
どんな論文か？
STRのRobustnessを改善するためのData Augmentation, Contrastive Leraningを提案。Out-of-Vocに対する精度の低下は学習仮定でimplicitなcontext biasを受けているせいだという仮説を持ち、よりロバストな特徴を得るために新たなCL手法を考案。ConAugと呼ばれる２つのテキスト画像をconcatするaugmentationをbatch内で行い、同じテキスト画像に該当するtime stepの特徴のペアに対しては距離を近づかせ、そうでないペアは距離を話すようなCLを行わせる。代表的なベンチマーク＋自作のOut-of-Voc dataset(OutText)において性能を改善
新規性
結果
その他（なぜ通ったか？など）