Text image translation (TIT) aims to translate the source texts embedded in the image to target translations, which has a wide range of applications and thus has important research value. However, current studies on TIT are confronted with two main bottlenecks: 1) this task lacks a publicly available TIT dataset, 2) dominant models are constructed in a cascaded manner, which tends to suffer from the error propagation of optical character recognition (OCR). In this work, we first annotate a Chinese-English TIT dataset named OCRMT30K, providing convenience for subsequent studies. Then, we propose a TIT model with a multimodal codebook, which is able to associate the image with relevant texts, providing useful supplementary information for translation. Moreover, we present a multi-stage training framework involving text machine translation, image-text alignment, and TIT tasks, which fully exploits additional bilingual texts, OCR dataset and our OCRMT30K dataset to train our model. Extensive experiments and in-depth analyses strongly demonstrate the effectiveness of our proposed model and training framework.


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TIT(IEEE Transactions on Information Theory)信息理论汇刊是一本发表有关信息传输、处理和利用的理论和实验论文的期刊。可接受的标的物的界限故意没有明确界定。相反,人们希望,随着研究活动的重点变化,灵活的政策将允许这类交易效仿。最近的目录最能反映当前适当的主题;它们在封面内侧的编辑区标题中进行了总结。官网链接:https://ieeexplore.ieee.org/xpl/aboutJournal.jsp?punumber=18
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