自然场景文本检测CTPN流程详解
标签： 文本检测 CTPN tensorflow
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摘要
对于自然场景中的文本检测，难点是：字体多变、遮挡、不规则变化等，其实对于实际的应用场景，针对自己的需求可以采用通用的目标检测框架（faster Rcnn，SSD，Yolo，Retina）等网络，或许也能满足项目的需求。
而CTPN等用于文本检测的方法，对自然场景的文本检测具有更强的鲁棒性，就是针对文本检测较SSD，Yolo等可能具有更高的精度;其次文本检测中涉及到旋转和仿射变化等，此时，通用的目标检测框检就不合适。
CTPN优点
- 采用固定宽度的anchor，只做一个h回归
- 特征提取的过程中采用VGG作为base net 再加上一个conv3×3_512,再以W方向为序列（sequence），512为特征数（input feature），经过双向LSTM。主要目的，提高特征之间的练习
- 这里有一个疑问，既然在W方向送入LSTM，进行了特征增强，那是否可以在H方向增强特征的联系。
网络模型与前向传播过程
模型结构如上图所示
整个模型的前向传播过程如下（以1张图片为例）：
- 采用VGG16作为base net进行特征提取。假设经过VGG之后的feature map为：W×H×C。
- 增加一个conv3×3_512的卷积层，（这一步网上好多说是用3×3的窗口做滑窗，我看tensorflow的源码，就是做了一个卷积，具体可查原论文和official code）。这一步的输出还是为：feature map：W×H×C=512。
- 将上一步的feature map reshape为LSTM的输入格式，LSTM采用128个隐藏节点的双向Bilstm，输出之后再接256×512的线性层，线性层输出之后再reshape为1×W×H×C，即和输入尺寸一样；在tensorflow中上一步的feature map reshape为：[1 × H, W, C=512],应该是（batch， steps， inputs）的格式，因为是增强特征在W方向的联系，于是应该以W为steps。这一步的输出为：feature map：1×W×H×C=512。
- 线性回归层512×（10×4）做anchor的坐标预测，512：每个点的特征数，10：每个点有10个不同高度的anchors，4：一个anchor有4个坐标点（xmin，xmax，ymin，ymax）；线性回归层512×（10×2）做类别预测，2：两个类别，是文本，不是文本。这一步的输出为：box_coordinate_pred:1×W×H×(104),box_label_pred:1×W×H×(102),
- 共生成W×H×10个anchors，采用和faster rcnn类似的策略对每个anchor，指定target_box和target_label
- 计算交叉熵和坐标点的L1smooth loss。tensorflow源码中还回归输出了inside_weights和outside_weights,两个都为：1×W×H×(10*4)，这个不知道怎么用的。
训练
对于每一张训练图片，总共抽取128个样本，64正64负，如果正样本不够就用负样本补齐。这个和faster rcnn的做法是一样的。
测试 TODO
- TO DO …
Tricks
- 采用densenet，resnet等最新的base net，这里安利一下pytorch，tensorflow的模型建模和调试确实没有pytorch方便
- 对H方向也采用一定策略（LSTM或其他方法）进行特征增强