SimAN: 自监督表示学习中的风格对齐与场景文本提升

自监督表示学习是当前计算机视觉领域的一大研究热点，特别是在场景文本识别中，它能够克服传统监督学习对大量标注数据的依赖。本文介绍了一种新颖的方法——SimAN（相似性感知归一化），它旨在通过生成式学习策略来提升场景文本的表示学习效果。 SimAN的核心思想是利用文本行中相邻图像补丁之间的风格一致性。在自然场景下，相邻的文字往往具有相似的笔画、纹理和颜色特征。通过增强一个图像补丁并利用其相邻补丁作为指导，SimAN模块能识别和对齐这些相似的模式，从而增强网络区分复杂模式的能力，如识别杂乱的笔画和混乱的背景。这种方法与传统的对比学习（如SeqCLR）不同，后者主要依赖于对比样本间的差异，而SimAN则聚焦于生成和恢复过程中的内容和样式对齐。 文章的创新之处在于提出了一种相似性感知归一化技术，它不仅关注内容表示的匹配，还通过样式对齐来提高表示的质量。通过实验验证，SimAN显著提升了表示学习的效果，使得自监督网络在文本图像合成、编辑和字体插值等任务上展现出强大的潜在应用能力，显示了其广泛的实用性。 SimAN为自监督场景文本表示学习提供了一个独特的视角，它通过生成式的生成和恢复过程，实现了更高效、更深入的特征学习，减少了对人工标注数据的依赖，有望在未来的研究中发挥重要作用。此外，这种方法的通用性和适应性也为其他领域的自监督学习提供了新的思路和可能。