【CVPR2018】FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network论文阅读笔记

╰半橙微兮° 2021-11-06 00:10 329阅读 0赞

一、作者

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二、摘要

提出一种端到端可训练Fast Oriented Text Spotting网络，同时检测识别。RoIRotate共享检测和识别的卷积特征。本方法没有重复计算消耗，并学习到更多通用特征，因此优于two-stage方法。在ICDAR2015、ICDAR2017MLT和ICDAR2013达到state-of-the-art。达到实时的任意方向text spotting，22.6fps在ICDAR2015 text spotting task超出state-of-the-art五个百分点。

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三、介绍

因为特征提取是最耗费时间的，本文收缩计算到单个检测网络，见图1。ROIRotate是连接检测和识别的关键，通过方向检测bounding boxes从feature maps获取特征。

流程见图2，首先用共享卷积层提取feature maps；基于全卷积网络的方向文本检测分支来预测检测bounding boxes；RoIRotate运算符从feature map提取检测结果对应文本proposal特征；然后文本proposal特征进入RNN编码器和CTC解码器去文字识别。因为网络可微，整个网络可以端到端训练。这是第一个任意方向文本检测识别端到端网络。非常好训练，没有复杂的预处理和超参数。

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四、方法细节

FOTS有四个步骤：共享卷积、文本检测分支、RoIRotate运算、文本识别分支。

1.  整体流程

共享卷积网络如图3，其backbone是ResNet-50，受FPN(Feature pyramid networks for object detection.2016)启发，我们连接低level和高level语义特征图。输出1/4图像。

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文本检测分支输出稠密的逐像素预测结果，是任意方向的文本区域proposals，提出RoIRotate转换相应共享卷积到固定高度特征，同时保持原始区域宽高比。CNN和LSTM去编码文本序列，CTC解码。识别分支结构如下表1。

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1.  文字检测分支

受EAST（旷世CVPR2017）启发，本文采用全卷积网络作为文字检测器。因为有很多小文字，我们共享卷积层采用1/4而不是1/32的降采样。输出稠密的逐像素单词预测值。第一个通道计算每个像素为正样本的概率，如同EAST文本中心区域像素才为正样本；其他4通道表示当前像素与四边的距离；最后一个通道表示bounding box的方向。最后结果使用阈值和NMS。

在实验中发现篱笆、围墙这种很像文字的难以分类，我们使用online hard example mining（OHEM）来区分和解决类间不平衡问题。F值提升2个点。

（注：OHEM为R-CNN的作者写的CVPR2016< [Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral][]>，是bootstrapping在dl中的应用。简单来说就是从ROI中选择hard，而不是简单的采样。具体的方法就是先让所有样本通过dl计算出loss，以loss大为hard example的标准，选择B/N个进行反向传播。直觉想到的方法就是将那些未被选中的ROI的loss直接设置为0即可，但这实际上还是将所有的ROI进行反向传播，时间和空间消耗都很大，所以作者在这里提出了本文的网络框架，用两个网络，一个只用来前向传播，另一个则根据选择的ROIs进行后向传播，的确增加了空间消耗（1G），但是有效的减少了时间消耗，实际的实验结果也是可以接受的。kaiming he提出了一种新的方法 focal loss, 直接在loss上进行变换，不需要像ohem一样forward两遍，看起来即简洁又实用。）

检测分支的loss方程有两部分：文本分类部分和bounding box回归部分。文本分类部分可看做降采样score map的逐像素分类loss。只有文本区域中心被认为正样本，Bounding box内的非中心区域被认为not care。

（注：FCN for Sementic Segmentation对每一个pixel都求了score，所以最后一张图片对一个类得到的是一个score map）

分类loss用交叉熵loss。回归loss用IoU loss（Unitbox:An advanced object detection network.2016）和rotation angle loss（East: An efficient and accurate scene text detector.2017），因为他们对目标形状、尺度和方向变换很鲁棒。![20190809143311650.png][] 。超参数是为了平衡两个loss，本文设为1。

1.  RoIRotate

用于将方向特征区域变换为axis-aligned feature maps，如图4。输出固定高度，保持宽高比。相比于RoI pooling（fast r-cnn）和RoIAlign（mask r-cnn），RoIRotate在regions of interest提取特征时提供更通用的操作。

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操作分两步，根据ground truth坐标或者预测值坐标计算每个text proposal的仿射变换参数；在shared feature maps的每个region分别仿射变换，从而获得feature maps中的规范水平text proposal。本文高度为8。总之，RoIRotate输入是共享卷积，输出所有text proposals的固定高度，宽高比不变的feature maps。

不同于目标分类，文字识别对检测噪声很敏感。一个文本区域的小检测错误会割掉若干字符，对训练有坏处，所以训练时我们使用文本区域gt代替预测值。在测试阶段，应用阈值和NMS去过滤文本区域。RoIRotate后，变换feature maps送入文本识别分支。

1.  文字识别分支

使用共享卷积网络生成的、RoIRotate变换后的区域特征来预测文本label。输入特征到LSTM，上面提到降采样4倍，因为有的紧密笔画的字符，降采样容易导致笔画消失。文本识别网络类似VGG，卷积、pooling、一个双向LSTM、一个全连接层和最后的CTC解码。

后略。

最终多任务loss方程：![20190809143311679.png][] ，超参数用来平衡两个loss，本文设为1。

1.  实现细节

使用ImageNet预训练模型。训练过程分两步，先用Synth800k dataset（Synthetic data for text localisation in natural images.2016CVPR）训练10个epochs，再用真实数据去finetune直到收敛。不同训练数据集应用于不同任务。

数据增广对于深度神经网络的鲁棒性非常重要，特别是真实数据很少。首先，图像长边resize从640到2560；其次，图像随机在\[-10°,10°\]旋转；然后，宽度不变，高度在\[0.8,1.2\]倍缩放；最后，从以上变换图像里随机切割采样640\*640图像；

使用OHEM提升性能。对每幅图像，512个困难负样本、512个随机负样本、所有正样本被选中来分类。结果，正负比例从1:60提升到1:3。对于bounding box回归，每幅图我们选择128个困难正样本和128个随机正样本来训练。

测试时，文本检测后，RoIRotate使用阈值和NMS过滤，然后再进入识别分支获取最后结果。对于多尺度测试，所有尺度结果结合后再NMS去获得最后结果。

五、实验结果

1.  与Two-stage方法比较

文本检测和识别一起训练，可以相互受益。为了验证，我们建立了一个two-stage系统，检测和识别模型分开训练，识别网络的训练样本直接从原图切割。实验证明在各数据集上Fots比单独检测或识别模型训练，能够提升1到2个百分点。因为检测更关注整体文字特征，而识别帮助网络学习字符级特征的细节，遇到文本区域内在变化较大，或者文字区域与背景区域相似，识别能够强制模型学习字符细节。Fots学习到语义信息：同一单词的不同字母有不同模式，也加强了与相似背景的区分。

1.  与state-of-the-art方法比较

对于单尺度测试，长边在三个数据集上分别resize至2240、1280、920得到最好结果。采用3到5个尺度做多尺度测试。

1.  速度和模型尺寸

端到端比two-stage速度提升一倍，大小降低一倍。

为了达到实时，我们将ResNet-50替换为ResNet-34，使用1280\*720作为输入。使用TITAN-Xp GPU训练Caffe。

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[Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining - cvpr 2016 oral]: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/51318058
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