上交提出RCLSTR：面向場(chǎng)景文本識(shí)別的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)

本文簡(jiǎn)單介紹ACMMM2023錄用的論文“Relational Contrastive Learning for Scene Text Recognition”的主要工作。該論文主要研究了基于對(duì)比學(xué)習(xí)的文本識(shí)別自監(jiān)督方法。文章受到基于上下文感知方法在文字監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得的巨大成功[1]，利用文本和背景的異質(zhì)性，將文字的上下文信息理解為文本基元的關(guān)系，為表征學(xué)習(xí)提供有效的自監(jiān)督標(biāo)簽。但是由于詞匯依賴[2]，文本關(guān)系被限制在有限的數(shù)據(jù)集中，這可能導(dǎo)致過(guò)擬合并損害表征的魯棒性。因此，該文提出通過(guò)重排、分層和交互來(lái)豐富文本關(guān)系，并設(shè)計(jì)了一個(gè)統(tǒng)一的框架RCLSTR: Relational Contrastive Learning for Scene Text Recognition。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠有效提升對(duì)比學(xué)習(xí)文本識(shí)別的自監(jiān)督性能。

一、背景介紹

場(chǎng)景文本圖像的特點(diǎn)與自然圖像有很大的不同。首先，前景（文本）和背景是異構(gòu)的，文本識(shí)別主要依賴于文本而不是背景。第二，大部分文本圖像通常具有從左到右的結(jié)構(gòu)。第三，文本圖像包含了字符序列和多粒度的結(jié)構(gòu)。先前的文本自監(jiān)督方法主要是從自然圖像遷移而來(lái)的，僅僅探索了文本的部分特點(diǎn)。該文章啟發(fā)于上下文感知方法在文字監(jiān)督學(xué)習(xí)中的成功應(yīng)用，在自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)中充分探索文本的特點(diǎn)。提出通過(guò)重排、分層和交互來(lái)豐富文本關(guān)系，從而形成更完整的對(duì)比學(xué)習(xí)機(jī)制。

如上圖所示，首先，對(duì)于“重排”，文本圖像可以被分割并重新排列成新的上下文關(guān)系，該文設(shè)計(jì)了一個(gè)重排模塊來(lái)生成新的單詞圖像，豐富了文本關(guān)系的多樣性。第二，對(duì)于“分層”，由于文本圖像中存在詞、子詞、字符等多個(gè)不同粒度的對(duì)象，提出了一種分層結(jié)構(gòu)在多個(gè)層級(jí)上進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，從而豐富語(yǔ)義信息，增強(qiáng)表征的魯棒性。第三，對(duì)于“交互”，利用不同層級(jí)對(duì)象之間的交互，例如字符-子詞和子詞-詞相似度，約束不同層級(jí)上語(yǔ)義相似性的一致性，從而促進(jìn)學(xué)習(xí)高質(zhì)量的表征。

二、方法介紹

基于MoCo[3]的框架，該文提出了用于文本識(shí)別的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)框架(RCLSTR)。如下圖所示：1、在Online分支(上半部分)中引入了一個(gè)新的重排階段，從原始分支中產(chǎn)生水平重排的圖像，稱為關(guān)系正則化模塊（Relational Regularization）。2、文章設(shè)計(jì)了一個(gè)分層結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)每一層內(nèi)部的關(guān)系，稱為分層關(guān)系模塊（Hierarchical Relation）。3、提出了一個(gè)跨層次關(guān)系一致性模塊（Cross-Hierarchy Relational Consistency），以便網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)層級(jí)之間的關(guān)系。

對(duì)于Relational Regularization，該文提出了一個(gè)重排模塊來(lái)生成新的文本圖像，生成的圖像包含更多的上下文關(guān)系。如下圖所示，該模塊將文本圖像水平劃分為幾個(gè)片段，然后隨機(jī)打亂，重新連接片段后生成重排后的圖像。重排后的圖像經(jīng)過(guò)Online編碼器和投影層后得到對(duì)應(yīng)特征，然后將特征復(fù)位到原始圖片中的位置。

文章分別計(jì)算了原始特征和正則化特征（對(duì)應(yīng)于重新排列的圖像）上的對(duì)比損失，然后將兩者求和得到：

對(duì)于Hierarchical Relation，考慮到文本在水平方向上具有不同的粒度，該文提出了一種分層的對(duì)比學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過(guò)不同粒度的池化層將特征映射到幀、子詞和詞三個(gè)層次，然后進(jìn)行分層級(jí)的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)，每個(gè)層級(jí)計(jì)算對(duì)比損失（上標(biāo)指代幀、子詞和詞三個(gè)層級(jí)），并求和得到：

對(duì)于Cross-Hierarchy Relational Consistency，提出一致性約束來(lái)學(xué)習(xí)相鄰層之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)幀-子詞和子詞-詞之間的一致性約束。對(duì)于幀-子詞關(guān)系，由于來(lái)自相同空間位置(在同一圖像中)的幀和子詞特征在特征空間中表現(xiàn)出更高的相似性，因此將其視為正樣本對(duì)，將其他位置的特征視為負(fù)樣本對(duì)，子詞-詞之間的正負(fù)對(duì)關(guān)系類似。該模塊通過(guò)KL損失來(lái)約束相似度分布之間的一致性：

其中表示幀-子詞一致性損失，表示子詞-詞一致性損失。最后總的損失函數(shù)為正則化的多層級(jí)損失和跨層級(jí)損失求和：

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表征質(zhì)量的結(jié)果如下表所示，與SeqMoCo的baseline相比，加入三個(gè)主要模塊后，基于CTC的解碼器性能平均提高了+12.38%，基于注意力的解碼器平均提高了+10.15%。同時(shí)，該表也展示了三個(gè)關(guān)鍵模塊各自的有效性。

下圖是使用t-SNE[4]將IIIT5K[5]數(shù)據(jù)集圖像特征可視化的結(jié)果，對(duì)應(yīng)于SeqMoCo(Baseline)和該文的方法RCLSTR?？梢钥闯?，RCLSTR方法能更好地挖掘字符關(guān)系，對(duì)應(yīng)相同類別的字符特征能夠更好地成簇。

四、總結(jié)

該工作提出了一個(gè)新的場(chǎng)景文本識(shí)別的關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)框架(RCLSTR)。在這個(gè)框架中，通過(guò)三個(gè)模塊對(duì)文本圖像之間的關(guān)系進(jìn)行了充分的探討。提出了Relational Regularization模塊，以豐富圖像內(nèi)部和圖像間的上下文關(guān)系。同時(shí)設(shè)計(jì)了用于關(guān)系對(duì)比學(xué)習(xí)的Hierarchical Relation模塊，在不同粒度上進(jìn)行分層級(jí)對(duì)比學(xué)習(xí)。此外，針對(duì)場(chǎng)景文本圖像中不同層次的交互，設(shè)計(jì)了Cross-Hierarchy Relational Consistency模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效提升對(duì)比學(xué)習(xí)文本識(shí)別的自監(jiān)督性能。