VGTS: Visually Guided Text Spotting for novel categories in historical manuscripts
Notice bibliographique
Résumé
In the field of historical manuscript research, scholars frequently encounter novel symbols in ancient texts, investing considerable effort in their identification and documentation. Although existing object detection methods achieve impressive performance on known categories, they struggle to recognize novel symbols without retraining. To address this limitation, we propose a Visually Guided Text Spotting (VGTS) approach that accurately spots novel characters using just one annotated support sample. The core of VGTS is a spatial alignment module consisting of a Dual Spatial Attention (DSA) block and a Geometric Matching (GM) block. The DSA block aims to identify, focus on, and learn discriminative spatial regions in the support and query images, mimicking the human visual spotting process. It first refines the support image by analyzing inter-channel relationships to identify critical areas, and then refines the query image by focusing on informative key points. The GM block, on the other hand, establishes the spatial correspondence between the two images, enabling accurate localization of the target character in the query image. To tackle the example imbalance problem in low-resource spotting tasks, we develop a novel torus loss function that enhances the discriminative power of the embedding space for distance metric learning . To further validate our approach, we introduce a new dataset featuring ancient Dongba hieroglyphics (DBH) associated with the Naxi minority of China. Extensive experiments on the DBH dataset and other public datasets, including Egyptian Hieroglyph (EGY), Historical Arabic Documents (HAD), Tripitaka Koreana in Han (TKH), and Notary Charters (NC), show that VGTS consistently surpasses state-of-the-art methods. The proposed framework exhibits great potential for application in historical manuscript text spotting, enabling scholars to efficiently identify and document novel symbols with minimal annotation effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».