Symmetrical Linguistic Feature Distillation with CLIP for Scene Text Recognition

📄 arXiv: 2310.04999v2 📥 PDF

作者: Zixiao Wang, Hongtao Xie, Yuxin Wang, Jianjun Xu, Boqiang Zhang, Yongdong Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-08 (更新: 2023-10-10)

备注: Accepted by ACM MM 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLIP-OCR以提升场景文本识别性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 场景文本识别 对称蒸馏 多模态学习 CLIP模型 语言一致性损失 特征提取 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP基础方法主要关注视觉特征的泛化，未能充分利用语言信息，导致场景文本识别性能不足。
  2. 本文提出的CLIP-OCR框架通过对称蒸馏策略，结合图像和文本编码器，充分挖掘视觉和语言知识。
  3. 在六个流行的STR基准上，CLIP-OCR实现了93.8%的平均准确率，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文探讨了对比语言-图像预训练（CLIP）模型在场景文本识别（STR）中的潜力，并建立了一种新颖的对称语言特征蒸馏框架（CLIP-OCR），以利用CLIP中的视觉和语言知识。与以往主要关注视觉编码特征泛化的CLIP方法不同，我们提出了一种对称蒸馏策略（SDS），进一步捕捉CLIP文本编码器中的语言知识。通过将CLIP图像编码器与反向CLIP文本编码器级联，构建了一个对称结构，形成了覆盖视觉和语言信息的图像到文本特征流。得益于CLIP中的自然对齐，这种引导流提供了从视觉到语言的渐进优化目标，能够逐层监督STR特征的转发过程。此外，提出了一种新的语言一致性损失（LCL），通过考虑优化过程中的二阶统计量来增强语言能力。总体而言，CLIP-OCR首次为STR任务设计了图像与文本之间的平滑过渡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有场景文本识别方法中对语言信息利用不足的问题，尤其是CLIP模型在视觉编码方面的局限性。

核心思路：通过设计对称蒸馏策略（SDS），将CLIP的图像编码器与反向文本编码器级联，形成一个双向特征流，从而实现视觉与语言信息的有效结合。

技术框架：CLIP-OCR的整体架构包括图像编码器、反向文本编码器和对称特征流，利用自然对齐的特性，逐层优化STR特征转发过程。

关键创新：最重要的创新在于首次实现了图像与文本之间的平滑过渡，利用对称结构增强了语言特征的提取能力，与现有方法相比，显著提升了识别性能。

关键设计：引入了语言一致性损失（LCL），通过考虑二阶统计量来优化语言特征，同时在网络结构中设计了层级特征转发机制，以确保信息的有效传递。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLIP-OCR在六个流行的场景文本识别基准上实现了93.8%的平均准确率，相较于现有方法有显著提升，展示了其在视觉与语言特征结合方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化文本识别、智能监控、无障碍技术等，能够为视觉信息处理和人机交互提供更为精准的文本识别能力，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the potential of the Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) model in scene text recognition (STR), and establish a novel Symmetrical Linguistic Feature Distillation framework (named CLIP-OCR) to leverage both visual and linguistic knowledge in CLIP. Different from previous CLIP-based methods mainly considering feature generalization on visual encoding, we propose a symmetrical distillation strategy (SDS) that further captures the linguistic knowledge in the CLIP text encoder. By cascading the CLIP image encoder with the reversed CLIP text encoder, a symmetrical structure is built with an image-to-text feature flow that covers not only visual but also linguistic information for distillation.Benefiting from the natural alignment in CLIP, such guidance flow provides a progressive optimization objective from vision to language, which can supervise the STR feature forwarding process layer-by-layer.Besides, a new Linguistic Consistency Loss (LCL) is proposed to enhance the linguistic capability by considering second-order statistics during the optimization. Overall, CLIP-OCR is the first to design a smooth transition between image and text for the STR task.Extensive experiments demonstrate the effectiveness of CLIP-OCR with 93.8% average accuracy on six popular STR benchmarks.Code will be available at https://github.com/wzx99/CLIPOCR.