文本检测模型之CTPN

思路

1. 将文本定位框拆分成一个个等宽（论文中为16）的小文本框，然后只需在y方向上做回归。这里仍然使用了rpn（可看faster rcnn），唯一不同的是这里得到的候选区域（region proposal ）是一个等宽不等高的。这种小文本框也规避了网络感受野不足的问题。
2. 使用了cnn+rnn的组合，这里加入rnn使得宽度方向上或者说水平方向上形成一种联系（长短时记忆），所以即使文字间距较大，也能将文本连起来。（对长文本尤其是字符间距过大的文本效果友好）
3. 通过网络及一系列处理后得到等宽的小文本框，然后将小文本框根据一定规则合并成大文本框
4. 由于设置成等宽小文本框，如果不对x方向进行回归，那么合并后的文本框边缘可能是不太精细的，所以论文中又提出了边界精修（Side-refinement），文中提到这里的x回归只用两侧的锚框来做，来修正边缘。回归方式与回归y一毛一样。

优缺点

优点：

1. 对水平文本效果很好，比较鲁棒，通过改变后处理的锚框合并方式也可处理10度以内的倾斜文本
2. 对长文本尤其是字距过大的长文本效果好。

缺陷：

1. 对于角度较大的的文本，效果一字谓之曰:“炸”，尤其对于密集型倾斜文本。
2. 有时侯会出现水平方向粘连问题，将两个你想分开的文本连在一起。

实现过程

论文中basenet用的是vgg16，整体的流程如图：

首先图片假设resize成了长1200，宽608，即1200608，经过vgg16卷积后，由于有4个stride为2 的pooling，那么在conv5后输出的map大小为（1200/16）（608/16）= 7538，然后接一个33的卷积，map大小依旧不变仍为7538，然后在进入rnn后在输出结果上用三个11的卷积分别输出2K个y方向的回归结果，2K个文本非文本的分类结果，K个的x方向上的回归结果，其中K为一个预测点上设置的anchor的个数，由于是在7538个点上回归，那么一共就有7538K个anchor，论文中K为10，那么就有7538*10=28500个anchor，得到这些anchor后，就需要对这些anchor打上标签（文本与非文本即1和0）。

如何标定正负样本

标定正样本：

方式一：与gt（事先将标注好的框处理成定宽的小文本框，假设一个6412的框可以得到4个1612的小文本框，这些小文本框就是gt）的交叠面积大于0.7的标记为正样本
方式二：与每个gt交叠最大的一个anchor标记为正样本（为啥还要用方式二，因为只用方式一，生成的anchor与gt的交叠面积万一很少有达到0.7的，导致正样本稀少，难以训练）

标定负样本：

与gt交叠面积小于0.3 的标记为负样本。

Loss函数

共分成三个，第一个监督文本与非文本分类，第二个回归y方向上的坐标，第三个回归x方向上的坐标用来修正边缘，其中带星为gt参数，$λ_1=1,λ_2=2$λ1​=1,λ2​=2

文本线构造算法

主要思想：每两个相近的proposal组成一个pair，合并不同的pair直到无法再合并为止（没有公共元素）
判断两个proposal，Bi和Bj组成pair的条件：

1. Bj->Bi， 且Bi->Bj。（Bj->Bi表示Bj是Bi的最好邻居）
2. Bj->Bi条件1：Bj是Bi的邻居中距离Bi最近的，且该距离小于50个像素
3. Bj->Bi条件2：Bj和Bi的vertical overlap大于0.7

一些小细节

1. k个anchor的设置如下：宽度都是16像素，高度从11~273像素变化（每次乘以1.4）
2. 这里只回归y方向上的坐标，说是坐标其实是一组比较参数，计算方式：
   

其中有星号的代表gt计算的参数，带a的代表anchor的参数
3. Side-refinement用来回归修正边缘的精确度，计算方式：

论文和代码

论文：https://arxiv.org/pdf/1609.03605.pdf
代码：tf版本，tf版本的ctpn
我根据这个tf版本改的pytorch版本,对pytorch感兴趣的可以看看，效果不错：我的pytorch_ctpn

目前有个新思路，之后会有个ctpn的改进版本。