Avancées dans la reconnaissance d'écriture manuscrite avec les modèles de vision-langage

L'utilisation de tablettes avec écrans tactiles et stylos devient de plus en plus courante. Un aspect important de cette technologie est la possibilité de transformer des notes manuscrites en texte. Cette capacité est super utile pour des activités comme la recherche, l'organisation de contenu et l'assistance IA.

Aujourd'hui, les Modèles vision-langage (VLMs) sont devenus le choix privilégié pour comprendre les images. Ils sont au top pour diverses tâches, grâce à leur performance solide et à la facilité d'avoir une seule méthode pour l'entraînement, le fine-tuning et l'utilisation. Cependant, pour reconnaître l'écriture manuscrite, les VLMs peinent si on traite juste les entrées manuscrites comme des images et qu'on utilise des méthodes traditionnelles de reconnaissance optique de caractères (OCR).

Cet article se penche sur la reconnaissance de l'écriture manuscrite en ligne en utilisant des VLMs et va au-delà de l'utilisation basique de l'OCR. On introduit une nouvelle façon de représenter les entrées manuscrites qui inclut à la fois une séquence de traits avec des informations de temps et une représentation visuelle sous forme d'image. Nos découvertes montrent que cette nouvelle méthode fonctionne aussi bien, voire mieux, que les modèles leaders spécifiquement conçus pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite. On démontre que notre approche fonctionne bien avec divers VLMs et sur différents ensembles de données d'écriture manuscrite. Fait important, elle peut être utilisée avec des VLMs existants sans changements structurels, ce qui la rend adaptable pour le fine-tuning ou l'utilisation efficace des paramètres.

#Le besoin croissant de reconnaissance de l'écriture manuscrite

Les outils numériques pour l'écriture se développent rapidement. Les gens veulent une transition fluide des notes manuscrites au texte tapé. Le succès de cette transition dépend énormément de l'efficacité des systèmes de Reconnaissance d'écriture manuscrite.

Au fil des ans, les méthodes de reconnaissance de l'écriture manuscrite ont beaucoup changé. Les techniques sont passées de modèles plus anciens qui segmentaient et décodaient l'écriture manuscrite à des méthodes plus récentes comme les RNNs et les modèles Transformer. Malgré les avancées, reconnaître l'écriture manuscrite reste difficile, surtout dans des scénarios complexes comme des notes sur une page entière ou des expressions mathématiques avec des données d'entraînement limitées.

#Pourquoi choisir les modèles vision-langage ?

Les grands modèles de langage (LLMs) et les VLMs ont montré des résultats exceptionnels dans de nombreuses tâches et types de données. Ils peuvent améliorer la reconnaissance de l'écriture manuscrite grâce à leur taille immense et à la force de leurs capacités de traitement du langage. De plus, leur design simple permet d'entraîner un seul modèle de bout en bout en utilisant des outils courants, contrairement aux méthodes de reconnaissance traditionnelles en plusieurs étapes. Un autre avantage est la capacité de combiner différentes tâches d'écriture manuscrite, ce qui élargit leur fonctionnalité.

#Approche de la reconnaissance avec les modèles vision-langage

Pour utiliser efficacement les VLMs pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite, on a besoin d'une façon appropriée de représenter l'Encre Numérique. Une méthode simple serait de convertir les entrées manuscrites en images et d'appliquer l'OCR. Cependant, cette approche est moins performante par rapport aux modèles spécialisés qui comprennent la nature ordonnée dans le temps des entrées manuscrites.

Notre objectif est de créer une représentation d'encre compatible avec les VLMs qui fonctionne de manière similaire aux modèles avancés spécifiques aux tâches. On pense que notre méthode d'utilisation de représentations basées sur des traits avec des VLMs pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite est la première de son genre.

On a examiné deux manières principales de représenter l'encre numérique : sous forme d'images et comme des séquences de points ordonnés dans le temps. En déterminant la meilleure méthode pour rendre l'encre sous forme d'image et pour convertir les séquences de points dans un format adapté aux VLMs, on a trouvé des moyens de combiner ces représentations pour des résultats optimaux.

Nos résultats indiquent qu'on peut obtenir une reconnaissance de haute qualité en représentant les entrées manuscrites sous forme de texte. Contrairement à d'autres formes de données, ajouter une nouvelle représentation pour l'écriture manuscrite ne nécessite pas de changements dans les modèles existants. Cette capacité nous permet d'ajouter des fonctionnalités de reconnaissance de l'écriture manuscrite aux VLMs pré-entraînés par le fine-tuning ou l'ajustement efficace des paramètres, ce qui aide à maintenir les fonctions originales du modèle. Nos découvertes sont valables pour plusieurs types de modèles et divers ensembles de données pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite.

#Contributions clés

Nos principales contributions incluent :

1. On présente une manière de représenter les entrées manuscrites qui intègre à la fois des représentations visuelles et textuelles ordonnées dans le temps, ce qui la rend adaptée aux VLMs.
2. On montre que cette représentation duale est cruciale pour égaler les performances des modèles avancés de reconnaissance de l'écriture manuscrite. À notre connaissance, cette recherche est la première à évaluer des représentations basées sur des traits pour la reconnaissance d'écriture manuscrite en ligne au sein des VLMs.
3. On démontre que notre représentation fonctionne efficacement dans des scénarios de fine-tuning ou d'ajustement efficace des paramètres sans nécessiter d'ajustements dans la structure du modèle ou le vocabulaire.
4. On réalise des études approfondies pour identifier les meilleures façons de représenter l'encre numérique à la fois comme des images et comme des séquences textuelles.

Cette étude met l'accent sur la reconnaissance d'écriture manuscrite en ligne, qui intègre à la fois des données spatiales et temporelles. On définit un trait comme une série de points marqués par des coordonnées et des détails temporels.

Notre modèle prend en entrée ces traits et sort le texte correspondant. On a utilisé deux architectures VLM spécifiques : PaLI et PaLM-E, qui reposent sur le cadre de modèle Transformer. Chacune a des méthodes distinctes pour connecter les représentations d'image et de texte.

#L'importance de la représentation dans les tâches d'écriture manuscrite

Représenter les entrées manuscrites comme des séquences de traits avec les coordonnées x et y et les données temporelles est crucial. Notre recherche indique que la manière dont on représente cette encre influence directement la qualité de la reconnaissance.

On a différentes stratégies de sampling temporel qui aident à assurer l'uniformité entre divers appareils. Ajuster le temps d'échantillonnage peut significativement modifier la longueur de la séquence. Si les intervalles entre les points sont trop grands, des détails importants peuvent être perdus.

#Echantillonnage temporel et normalisation d'échelle

Pour normaliser la fréquence d'échantillonnage entre les appareils, on échantillonne des points à des intervalles cohérents pour chaque trait. Choisir un bon delta temporel est essentiel, car des intervalles plus grands peuvent entraîner la perte de détails critiques de l'écriture.

Après rééchantillonnage, on standardise les coordonnées pour que tous les points s'inscrivent dans une plage définie, ce qui réduit la longueur de la séquence. En se concentrant sur les déplacements relatifs des coordonnées à des intervalles de temps fixes, on peut représenter l'encre plus efficacement.

#Discrétisation et Tokenisation

Pour représenter chaque point de l'encre, on arrondit les coordonnées x et y à la valeur entière la plus proche. On utilise aussi un format de séparation unique pour distinguer les traits séparés. Cette méthode permet une représentation efficace sans nécessiter d'ajustements au dictionnaire de tokens du modèle, simplifiant le processus.

#Représentation d'image

Transformer les entrées manuscrites en images aide à transmettre différents aspects de l'écriture. Une manière simple est de rendre les traits en noir sur un fond blanc, ou d'inclure des informations temporelles dans différents canaux d'image. Cependant, étant donné les variations de taille et de forme de l'écriture manuscrite, on doit considérer plusieurs approches pour standardiser ces images.

Pour nos études, on a utilisé ViT (Vision Transformer) comme notre encodeur visuel principal. On a encodé les informations de vitesse dans les canaux de couleur de l'image et organisé l'encre d'entrée sur plusieurs lignes.

#Options de rendu

On peut utiliser différents aspects dans le rendu de la représentation visuelle, comme la direction et l'ordre des traits. En normalisant les informations temporelles de l'encre, on peut améliorer la façon dont le modèle perçoit la vitesse d'écriture. Incorporer ces caractéristiques de vitesse et de distance dans les images donne au système un contexte crucial sur le processus d'écriture.

De plus, étant donné que les échantillons manuscrits peuvent varier en ratio d'aspect, les rendre sur plusieurs lignes dans une image de taille fixe peut améliorer la lisibilité. Nos expériences ont déterminé qu'un rendu sur deux lignes donne des résultats optimaux basés sur nos observations d'ensemble de données.

#Représentation cible

La façon dont on représente l'étiquette pour l'écriture qui doit être prédite peut aussi affecter les résultats de reconnaissance. Pour la reconnaissance de texte, utiliser des lettres séparées par des espaces aide à mapper efficacement les composants visuels aux tokens de sortie. Pour les expressions mathématiques, éviter la séparation par des espaces aide le modèle à bénéficier des connaissances syntaxiques acquises pendant l'entraînement.

#Configuration d'entraînement et d'évaluation

On a préparé deux types de modèles pour l'entraînement, PaLI et PaLM-E, les ajustant pour des étapes et tailles de lot variées. Ils ont été entraînés sur un mélange d'ensembles de données publiques, ce qui a aidé à améliorer leur efficacité.

L'évaluation s'est concentrée sur le taux d'erreur de caractère standard (CER) pour mesurer la performance. On a calculé cela sur trois essais pour chaque méthode testée. En analysant les résultats de divers modèles entraînés, on peut identifier les forces et les faiblesses de notre approche.

#Comparaison des méthodes

On a comparé nos résultats utilisant des VLMs avec des modèles OCR traditionnels et une approche basée sur Transformer. L'analyse a révélé que nos VLMs égalent ou dépassent les performances des méthodes leaders actuelles en reconnaissance d'écriture manuscrite en ligne.

En particulier, les meilleurs résultats à travers plusieurs ensembles de données ont été obtenus avec notre approche VLM. Cependant, pour certains cas spécifiques où les données avaient des caractéristiques uniques-comme l'écriture vietnamienne-les modèles existants sur mesure ont mieux performé.

#Études d'ablation

Pour affiner davantage nos méthodes, on a réalisé une série d'études d'ablation. Cela a consisté à analyser la performance de PaLI dans différents scénarios pour identifier quels facteurs dans la représentation avaient le plus grand impact sur la reconnaissance de l'écriture manuscrite.

#Tests d'entrée multimodale

En expérimentant à la fois avec les représentations de séquences et d'images, on a constaté que combiner ces entrées améliore la performance globale. Cela a été particulièrement bénéfique lorsque la représentation textuelle de l'encre dépassait ce qui pouvait être traité en une seule fois par le modèle.

Lorsque l'on utilise seulement l'encre ou seulement la représentation d'image, la performance est nettement inférieure, soulignant la nature complémentaire de ces formats.

#Choix de tokenisation

On a également examiné différentes méthodes de tokenisation pour voir comment elles influençaient la reconnaissance. Nos résultats ont indiqué qu'utiliser une représentation textuelle ou des tokens séparés donnait des résultats similaires à ceux d'une expansion du vocabulaire, tant que la séquence totale d'encre restait gérable pour le modèle.

#Méthodes de rendu

En étudiant différentes options de rendu de couleur pour les images, on a évalué comment chaque méthode impactait la qualité de reconnaissance. On a remarqué que le rendu avec des informations de temps et de distance dans les canaux de couleur donnait de meilleurs résultats que l'utilisation d'une simple approche noir sur blanc.

#Contexte plus large et travaux connexes

L'histoire de la reconnaissance d'écriture manuscrite en ligne retrace un développement continu de la technologie. Les premières méthodes reposaient sur des caractéristiques géométriques, tandis que les systèmes plus récents s'appuient sur l'apprentissage profond pour reconnaître les motifs dans les dessins bruts. Aborder l'alignement des entrées et du texte cible a longtemps été un défi dans ce domaine.

Les récentes avancées dans les grands modèles de langage montrent un grand potentiel pour combiner différents types de données, comme les images et le texte, afin d'améliorer leur utilité dans diverses applications. Des modèles comme PaLI et PaLM-E illustrent des progrès significatifs dans l'intégration efficace des composants visuels et linguistiques.

#Conclusion

Cette recherche met en lumière une direction prometteuse pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite utilisant des VLMs. Notre approche de représentation duale facilite l'obtention de résultats de haute qualité à travers divers ensembles de données, permettant l'ajout efficace de capacités d'écriture manuscrite aux modèles existants.

Grâce à nos efforts, on a montré comment combiner des séquences d'encre et des images peut mener à de meilleures performances de reconnaissance, notamment dans des scénarios où la représentation textuelle pourrait être limitée par la longueur du contexte. L'adaptabilité de notre méthode ouvre des avenues pour explorer davantage différentes tâches d'écriture manuscrite au sein des grands modèles de langage.

La capacité d'améliorer la fonctionnalité des VLMs existants sans avoir besoin de redésign significatif montre un grand potentiel pour de futures améliorations. Au fur et à mesure qu'on continue d'affiner ces systèmes, le potentiel d'applications pratiques dans l'éducation, la productivité et les domaines créatifs devient de plus en plus tangible.