An Efficient and Accurate Scene Text Detector
在本文中，我们提出一个快且准确的场景文本检测算法，只有两步。这个算法利用全卷积网络模型来直接产生单词或文本行级别的预测，消除了冗余和慢的中间步骤。产生的文本预测，既可以是旋转的矩形也可以是四边形，这些预测结果送入非极大抑制中来得到最终的结果。
本文工作得贡献是三部分：
我们提出了一种包括两步得场景文本检测方法：FCN和NMS合并阶段。FCN直接产生文本区域，消除了中间步骤得冗余和耗时。
算法是灵活得产生单词级别或文本行得预测，其几何形状可以是旋转的矩形或四边形，依赖于特定的应用。
提出的算法在准确率和速度上明显优于现在最好的方法。
该方法利用多层卷积神经网络提取图像特征，再利用该特征分别进行两个任务，像素点的分类，以及对应像素点的框的回归。最后将两个任务结果结合起来，并用非极大值抑制NMS来得到最终检测结果。
网络架构
我们模型的原理图如图3所示。模型可以分解为3部分：特征提取主干，特征合并分支和输出层。.文中使用了PVANet和VGG16，下图1是原文的网络结构图(PVANet)
主干可以是通过ImageNet数据集预训练过的卷积网络，卷积和池化层交替。.网络输入一张图片，经过四个阶段的卷积层可以得到四张feature map， 分别为f4,f3,f2,f1,它们相对于输入图片分别缩小之后使用上采样、concat(串联)、卷积操作依次得到h1,h2,h3,h4，在得到h4这个融合的feature map后，使用大小为3×3通道数为32的卷积核卷积得到最终的feature map。
在特征合并分支中，我们逐渐合并它们：
gi是中间状态,hi是合并特征图,操作符[.;.]表示沿通道维度拼接。在每个合并阶段，来自上一阶段的特征map首先喂给unpooling层来扩大二倍它的大小，然后和现在的特征map拼接。接下来，1*1的卷积bottleneck将减少通道的数量减少计算量，后边跟一个3*3的卷积来融合信息来产生这个合并阶段的最终输出。最后的输出，执行3*3的卷积产生合并分支的最终特征图，喂给输出层。
得到最终的feature map后，使用一个大小为1x1通道数为1的卷积核得到一张score map用Fs表示。在feature map上使用一个大小为1×1 通道数为4的卷积核得到text boxes，使用一个大小为1×1 通道数为1的卷积核得到text rotation angle，这里text boxes和text rotation angle合起来称为geometry map用Fg表示。
文中对文本框的定义有两种，一种是旋转矩形(RBOX)，另一种是四边形(QUAD)。因为代码只实现了RBOX，所以下面也只对RBOX框进行分析。
下面我们详细解说第二种表示方式RBOX。我们知道，对于任意一个固定点，如果确定该点到四条边的距离，那么就可以确定一个矩形框。如果再加上角度信息，那么这五个参数d1,d2,d3,d4,以及theta就能唯一确定一个带角度的矩形框。该方法正是采用这个方式得到框回归的GroundTruth。比如图中d图表示每个点的四个距离，e图表示对应的angle。
关于上述的Fs,Fg 要说明的几点
Fs大小为原图的1/4通道数为1，每个像素表示对应于原图中像素为文字的概率值，所以值在[0,1]范围内。
Fg大小也为原图的1/4通道数为5，即4+1(text boxes + text rotation angle)。
text boxes通道数为4，其中text boxes每个像素如果对应原图中该像素为文字，四个通道分别表示该像素点到文本框的四条边的距离，范围定义为输入图像大小，如果输入图像为512，那范围就是[0,512]。下图d表示
text rotation angle通道数为1，其中text rotation angle每个像素如果对应原图中该像素为文字，该像素所在框的倾斜角度，角度范围定义为[-45,45]度。下图e表示
关于训练标签的生成
如上可知，训练标签由两个部分组成，一个是score map的标签，一个是geometry map标签。
1. score map标签的生成方法
首先生成一个与图片大小一样的矩阵，值都为0
根据标定好的四边形框对该四边形框进行缩小，缩小方法下面会详细说明，得到最终结果如上图2a中的绿框
将绿框中的像素赋值1表示正样本的score，其他为负样本的score
最后按照每隔4个像素采样，得到图片1/4大小的score map
上述缩小四边形的方法：
首先定义四个顶点这四个顶点按照顺时针方向排列
计算缩小的参考大小如下式所示，下式表示的是选取与顶点相连的两条边中最小的边的大小记为ri
其中D（pi，pj）表示点pi与pj之间的l2距离
对于两点，分别移动
来缩小他
geometry map标签的生成方法
几何map可以是RBOX或QUAD中的任意一个。对于RBOX的生成过程如上图（c-e）所示。对于文本区域是以QUAD形式标定的数据集（如ICDAR2015），我们首先生成一个旋转的矩形，该矩形覆盖面积最小的区域。然后对于每个有正分数的像素，我们计算其到文本框四个边界的距离，并将其放到RBOX的4个通道中。
损失函数的定义