[论文笔记]Single Shot Text Detector with Regional Atterntion

2024-09-02 01:32

本文主要是介绍[论文笔记]Single Shot Text Detector with Regional Atterntion,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!

Single Shot Text Detector with Regional Atterntion

论文地址:https://arxiv.org/abs/1709.00138


创新点:

提出an atterntion mechanism,也就是an automatically learned attention map,从而实现抑制背景干扰。


模型架构:

-text-specific component: Text Attention Module(TAM) 和Hierarchical Inception Module(HIM)

-convolutional component: 由SSD扩展而来

-box prediction component: 由SSD扩展而来



Text Attention Mechanism:

原理:利用文字的像素级别的binary mask

步骤:

1.从卷积特征中学习文字的空间区域信息

2.将文字特征封装回卷积层,实现特征增强


Aggregated Inception Feature(AIF):

The attention model基于AIF,由AIF产生heatmap。heatmap也就是像素概率热点图,展示每个像素点的文字概率。得到的attention map与输入图像大小相同,被每个prediction layer进行降采样

如何由AIF产生heatmap:

->input:512*512

->F(AIF1):64*512*512

->D(AIF1):512*512*512

->D'(AIF1):512*512*2

->alpha:softmax(2类)positive部分则为pixel-wise possibility of text

alpha+

->^alpha+ = resize(alpha+):64*64

->the resulted feature maps: ^F(AIFI)=^alpha+ * F(AIFI)

本质:提取低维度信息,通过decov方法,保留粗粒度信息。


如何训练:

提出an auxiliary loss,利用binary mask判断每个位置的像素是否属于text。


主要卖点:

同时利用pixel-wise 和box-wise信息。



Hierarchical Inception module:

原理:

低层的卷积特征关注细节,而高层的卷积特征更关注抽象信息。


感知模块:

四个卷积层

4个128 channel features -> 512 channel features



Dilated convolutions:

在无损情况下,支持感受野的指数级的增长。


Final AIFs:

Each AIF is computed by fusing the inception features of current layer with two directly adjacent layers.

lower layer: Down-sampling

higher layer:Up-sampling















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http://www.chinasem.cn/article/1128621

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