IncepText——自然场景中文本检测论文阅读

本文主要是介绍IncepText——自然场景中文本检测论文阅读，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

摘要

介绍

文本检测的难点是有多种变化的场景：如街景，邮局，室内等，还有各种各样的前景文字和背景物体，各种光亮、模糊和方向。

文字检测算法的发展

• 传统特征方法：MSER(2010)，FASText(2015)
• 基于CNN 的方法
  • CTPN（2016）RRPN（2017）都是基于Faster rcnn
  • EAST，DDR，直接回归的方法
    本文主要采用FCIS（2016）的实例分割的思想，

创新点

• 设计了一个Inception-Text 来处理文本的多尺度
• 在每个分支的最后添加了一个deformable卷积层 来处理多方向问题
• 用deformable PSROI pooling替换了FCIS中的PSROI pooling，实验结果显示，其在分类效果上更好。

注意： 在ICDAR2015, RCTW-17 and MSRA-TD500数据集上都达到了state-of-the-art，而且没用额外的数据

相关工作

提出的方法

3.1 overview

以FCIS为基础用Inception-Text和deformable PSROI pooling做了拓展
以ResNet-50为特征提取主网络
为了检测小文本，需要考虑浅层的特征。于是resnet4和resnet5上采样2倍和resnet3相加融合，然后接inception-Text模块。
再用 deformable PSROI 替换PSROI pooling layer

测试时
利用masks和分类分数得到文本区域，然后做非极大值抑制。
针对每个未被抑制的box，通过iou>0.5找到其相似boxes，在做一起做一个融合，用分类的分数做权重。
最后用最小区域生成算法，得到文字区域 （opencv中好像有函数）

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3.2 Inception-Text

主要在Inception模块上进行的修改

• 1×1 conv进行降维
• n×n conv变成n×1和1×nconv
• 每个分支加上了deformable conv
• 向Inception-ResNet V2一样，使用了1×1的shortcut层

说明deformable卷积优势
在场景文本检测中，任意文本方向是最具挑战性的问题之一，可变形卷积允许采样网格自由变形，而不是标准卷积中的规则采样网格。这种变形受到输入特征的制约，因此当输入文本旋转时，接受域就会进行调整

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3.3 deformable PSPOI Pooling

PSROI池(Dai et al.， 2016)是常规ROI池的一种变体，它在位置敏感的评分地图上运行，没有下面的加权层。位置敏感属性为分类和对象位置编码有用的空间信息。

没细看

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3.4 标签和损失函数

四边形中的都是正样本，外的就是负样本
回归任务的目标是虚线的矩形，分割任务的目标是灰色的掩码。
哦，懂了，应该是采用的Faster rcnn two stage的方案，RPN部分分类和回归定位到虚线的矩形框，RCNN部分再是灰色的掩码和虚线的矩形框部分。瞎猜的

五个部分的loss

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实验

比EAST高了很多，值得复现。

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