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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-11 10:45 Self-supervised Contrastive Learning Using Triplet Loss for Offline Recognition of Handwritten Chinese Text lines ○Trung Tan Ngo・Hung Tuan Nguyen・Masaki Nakagawa（TUAT）  PRMU2021-78 |
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| 抄録 | （和） | In this paper, we propose a framework for contrastive learning of visual representations using online triplet loss and apply it for offline recognition of handwritten Chinese text lines. In this framework, the visual encoder model is trained with unlabeled text line images, then finetuned on ones with labels. As far as we know, it is the first approach that uses self-supervised contrastive learning for Chinese text line recognition. We apply the CRNN model to recognize text line images. At first, only the CNN part is trained in the proposed framework, and then it is used as the initial weight for the CRNN model when finetuned. In the experiments, we evaluated the performance of the proposed framework on the CASIA dataset. The results show that the text line recognizer trained with the self-supervised pre-trained encoder has outperformed the one without the pre-trained model. |
| （英） | In this paper, we propose a framework for contrastive learning of visual representations using online triplet loss and apply it for offline recognition of handwritten Chinese text lines. In this framework, the visual encoder model is trained with unlabeled text line images, then finetuned on ones with labels. As far as we know, it is the first approach that uses self-supervised contrastive learning for Chinese text line recognition. We apply the CRNN model to recognize text line images. At first, only the CNN part is trained in the proposed framework, and then it is used as the initial weight for the CRNN model when finetuned. In the experiments, we evaluated the performance of the proposed framework on the CASIA dataset. The results show that the text line recognizer trained with the self-supervised pre-trained encoder has outperformed the one without the pre-trained model. | |
| キーワード | （和） | Machine learning / contrastive learning / offline handwriting recognition / deep neural network / CRNN / / / |
| （英） | Machine learning / contrastive learning / offline handwriting recognition / deep neural network / CRNN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 427, PRMU2021-78, pp. 115-120, 2022年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-78 | |
| 発行日 | 2022-03-03 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2021-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2022-03-10 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 微分可能レンダリング |
| テーマ（英） | Differentiable rendering |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Self-supervised Contrastive Learning Using Triplet Loss for Offline Recognition of Handwritten Chinese Text lines |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Machine learning / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | contrastive learning / contrastive learning |
| キーワード(3)（和/英） | offline handwriting recognition / offline handwriting recognition |
| キーワード(4)（和/英） | deep neural network / deep neural network |
| キーワード(5)（和/英） | CRNN / CRNN |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Trung Tan Ngo / Trung Tan Ngo / |
| 第1著者 所属（和/英） | Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： 東京農工大) Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Hung Tuan Nguyen / Hung Tuan Nguyen / |
| 第2著者 所属（和/英） | Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： 東京農工大) Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Masaki Nakagawa / Masaki Nakagawa / |
| 第3著者 所属（和/英） | Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： 東京農工大) Tokyo university of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-11 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-78 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.427 |
| ページ範囲 | pp.115-120 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-03 (PRMU) |
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