QDD检测框架系列（3）——EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

今天给大家介绍的是一个来自贵司的文本检测的框架，首先大家要搞清楚什么是文本检测，什么是文本识别。

文本检测，顾名思义，一般来说是指对于自然长久中存在的文字，检测出它的位置，到此为止。

而文本识别，则大不相同，他可以是文本检测的下一个步骤，他对于检测出来的文字，进行识别工作，这个字是什么？

而今天给大家介绍的这个网络就是EAST，文本检测网络。

一 模型框架

如上图所示，整个模型被分为了三个部分，第一部分特征提取，第二部分特征融合，第三部分输出。

首先介绍特征提取部分，各位看官有没有很眼熟，这不是vgg16的一些中间层嘛，对，没错。这就是vgg16的pool2到pool5四层，每一层的输出单独作为一个提取出来的特征图。从上到下，f4是原始图像的1/4，f3是原始图像的1/8，f2是原始图像的1/16。

接下来就是特征融合分支了，在这一部分作者借鉴了unet的思想，只不过unet使用的是反卷积，这里使用的操作是反池化。具体的操作流程叙述如下：对于f1，首先经过一个反池化，然后通过concat层与f2拼接，然后再通过1*1和3*3的卷积减少通道的数量，依此类推。最终得到的featuremap再通过一个卷积输出。由于在实际的场景中，文字的大小往往不是固定的，对于比较小的文字可能需要比较底层的信息，而比较大的文字则需要比较高层的信息，所以在这个网络中，我们可以看到各个层次的信息得到了比较好的融合。

最后就是输出部分了。这部分主要分为三个部分，第一部分是单个通道卷积得到的score map，然后另外一部分又分为两部分，一个是相应的几何形状结果，一个是四边形结果。对于几何形状，也就是旋转过的四边形主要是又五个通道，四个通道代表坐标，第五个通道代表旋转角度。对于四边形，则用四个顶点来表示，每个顶点两个坐标，因此一共有八个通道。

二，真实标签的生成

文中的做法是，将原始标签进行缩放作为真实的标签。那么这个缩放是如何进行的呢？以及为什么需要进行缩放呢？

首先，记四边形，其中，表示四边形顺时针方向的四个顶点，然后计算每个顶点的参考长度，说简单一点，其实就是计算每个顶点相邻两条边的最短边的长度，其计算公式如下：

                                            

其中，表示和的欧式距离。

    接着，对于四边形每一对对边，将两条边的长度与他们的均值进行对比，以确定出哪对对边是长边，然后对两条长边优先进行放缩，放缩的方式是对每个顶点沿着边向内部分别移动0.3

对于geometry map，对于score map为正例的像素点，其QUAD对应的标签直接是他们与四个顶点的偏移坐标，即顶点的差值，而对于RBOX，则首先会选择一个最小的矩形框住真实的四边形，然后计算每个正例像素点与该矩形四条边界的距离。具体的如图2(c)-(e)所示。

至于为什么要采用标签缩放的方式，我表示一脸懵逼，等我这两天找人讨论讨论。

3 损失函数

由于输出主要是score和box两个分支，所以损失函数相应的就也由两个部分组成。

其中，和分别表示score map和geometry map的损失函数，表示权重，在论文中作者设置为1。

对于，由于其存在着类别不平衡的问题，作者引入了平衡交叉熵损失函数：

其中，是预测出来的分数，是真实的标签，是每一张图像中负例的占比，其计算公式如下：

讨论完了，下面是，当geometry map采用的是RBOX时，对于RBOX中的AABB，作者采用的是损失函数，其表达形式如下：

其中，表示预测到的矩形，表示真实的矩形，表示两个矩形的重叠面积。

由于RBOX还有一个通道是表示旋转角度，因此，对于角度的损失函数计算如下：

其中，表示预测到的角度，是真实的角度，最后，RBOX的损失函数如下：

其中，表示权重，作者在实验时取的是10。

    对于，当geometry map采用的是QUAD时，此时损失函数的计算方式与RBOX不一样，作者采用的是smoothed-L1损失函数。记一个四边形Q对应的坐标集合为，则QUAD对应的损失函数如下：

其中，，表示每个四边形的最小边长，而是与等价的四边形集合，唯一的不同就是是经过排序，因为原始数据中，的标注是无序的。

好啦，大体就介绍到这里啦，感觉读的还是不够彻底，我下午再去研读研读，晚上再做修改。