SegLink（Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments）算法详解

《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》是和EAST同年的一篇发表在CVPR2017的OCR论文。代码地址：https://github.com/bgshih/seglink，这是该文章其中一个作者提供的tensorflow版本代码，网上还有其他实现（我看的是pixellink作者的一个实现https://github.com/dengdan/seglink）。

下面将详细讲解该算法。

一、网络输入输出及网络架构

网络输入输出
在介绍网络之前先介绍一下该网络的输入和输出，这部分算是这个篇文章的一个主要创新点。

首先是输入，因为网络全部采用卷积结构，所有对输入图片大小没有要求，可以是任意大小和任意长宽比，这点比较好理解。这里假定输入图片大小为 $w_{I}\times h_{I}$

然后是输出，输出文章称为segments和links。segments可以理解为是一个一个的小框，这些小框类似于SSD中的default boxes，它们不一定一个框能框一个字，可能就框一个字的一部分，这点要明确。一个segment用公式 $b=(x_{b},y_{b},w_{b},h_{b}, \theta_{b})$表示，其中 $x_{b},y_{y}$表示segment的中心， $w_{b},h_{b}$表示segment的宽和高， $\theta_{b}$表示该segment的旋转角。links就是将segments连接起来，说白了就是两个框是不是同一个文本的一个概率值。

至于segmens和links从哪里输出以及输出的是什么东西下面会详细介绍。

网络结构
如下图所示，网络的backbone采用的是VGG-16，将VGG中所有的全连接层改为卷积层（fc6、fc7改为conv6、conv7），并在conv7后面还加了若干个卷积层（conv8_1 - conv11），训练与检测的网络结构类似于SSD，只是这里的feature map是从conv4_3，conv7，conv8_2，conv9_2，conv10_2，conv11这6个层中提取出来的。提取出的6个层依次另命名为 $l-th$ $(l = 1, ..., 6)$层。

得到这六层feature map后，每个feature map经过卷积处理得到segments和links，下面介绍一下关于segments和links的检测方法。

Segment的检测方法
上面提到segment的表示方法为 $b=(x_{b},y_{b},w_{b},h_{b}, \theta_{b})$。检测一个segment那么网络需要输出segment的置信度和segment相对于default boxes的五个参数的一个回归偏移量。default boxes的位置可以这样理解，相对于每一个卷积出来的feature map中的每个点都可以找到在原图中的对应点，这个对应于feature map上的在原图中的点就是default boxes的位置，而他们的大小定义如下（注意，default boxes都是没有旋转角的矩形）。

因为提取出的6层feature map，每层都要输出segments，对于大小为 $w_{l}\times h_{l}$的 $l-th$层feature map来说，一个点在feature map上的坐标为 $(x,y)$，对应原图是坐标为 $(x_{a},y_{a})$的点，那一个default box的中心坐标为 $(x_{a},y_{a})$，由下式表示
$x_{a}=\frac{w_{I}}{w_l}(x + 0.5)$
$y_{a}=\frac{h_{I}}{h_l}(y + 0.5)$
default box的长宽都设为同一常数 $a_{l}$，该数值的计算方式是个经验等式，如下式所示
$a_{l}=\gamma\frac{w_I}{w_l}$,这里 $\gamma = 1.5$

注意，上述是default box的计算方法，而实际我们需要通过default box的信息以及feature map再次进过卷积输出的信息，回归出segment的信息。

来看看提取出的feature map需要输出什么信息，每个feature map经过卷积后输出的通道数为7，其中两个通道表示segment的置信度值为(0,1)，剩下的五个通道为segment相对于对应位置的default box的五个偏移量，用 $(\Delta x_{s},\Delta y_{s},\Delta w_{s},\Delta h_{s}, \Delta \theta_{s})$表示。通过这五个偏移量和之前得到的default box的信息就可以求出segment的位置，计算方法如下：
$x_{s} = a_{l}\Delta x_{s} + x_{a}$
$y_{s} = a_{l}\Delta y_{s} + y_{a}$
$w_{s} = a_{l}exp(\Delta w_{s})$
$h_{s} = a_{l}exp(\Delta h_{s})$
$\theta_{s} = \Delta \theta_{s}$

这样就可以通过default boxes和feature maps的输出求得segments的位置。

下面接着介绍links的检测方法，介绍之前要知道links分为Within-Layer Link和Cross-Layer Link，这两种link如下图所示，下面将分别介绍。

Within-Layer Link的检测方法
一个link连接着相邻两个segment，表示他们是属于同一个字或者在同一框中。link的作用不仅是将相邻的segment连接起来，还可以区分邻近的segment但是不属于同行或者同一个标定框。

检测link使用的feature map与检测segment使用的是同一feature map，所以对于同一层feature map来说，一个segment有其他8个相邻的segment，那links就是每个feature map经过卷积后输出16个通道，每两个通道表示segment与邻近的一个segment的link。

Cross-Layer Link的检测方法
这里说一下为什么有了Within-Layer Link了，还需要Cross-Layer Link。理论上来说有Within-Layer Link就已经可以将各个segment连接起来最后得到文本框的检测结果了。原因是本文为了能检测不同尺度的文字，使用不同层的feature map输出segments，这样会导致不同层输出segment是同一个位置可能只是大小不一样，最终导致不同层产生的框的合并会出现问题，这个问题就需要使用Cross-Layer Link解决。

Cross-Layer Link连接的是相邻两层feature map产生的segments，比如，1-th层（即conv4_3）的feature map和2-th层（即conv7）的feature map产生的segments通过Cross-Layer Link连接。

这个网络有个重要的属性方便我们进行Cross-Layer Link连接，就是我们提取出来的6个feature map中，上一层的大小是下一层的四倍（长宽各两倍）。但是值得注意的是，只有feature map是偶数的时候才满足这个属性，所以在实际操作中，输入图像的长宽大小都要缩放到128的整数倍。例如，一张 $1000\times 800$的图片，首先会先缩放到 $1024\times 768$大小。

由于上层的feature map为下一层的四倍大小，那相当于一个segment与另一层的四个segment相邻。这时除1-th的feature map外，其他五个feature map每个经过卷积后都要输出8个通道，每两个通道表示一个Cross-Layer Link。

每层feature map的输出
经过上述介绍，每层feature map提取出来后，还要经过卷积出来，最后输出的有segments的信息也有links的信息，如下图所示。唯一不一样的是1-th也就是con4_3层feature map的输出少Cross-Layer Link。

利用links将segments连接
在上述步骤输出一系列的segments和links后，最后需要将所有的segments利用links信息连接成一个个的文本框。在连接之前需要设定阈值将一些噪声过滤，对应segments和links的置信度设置不同的阈值分别为 $\alpha$和 $\beta$。文章写阈值设定不同对结果影响不大，具体多少没有写。

过滤完噪声后，采用DFS将segments看做节点，links看做边，将他们连接起来。最后采用一定算法将连接后的结果再合并为文本框，文章中用伪代码表示，这里讲一下伪代码的思路。

1. 将连接后的所有结果作为输入，将连接在一起的segments当作是一个小的集合，称为B
2. 将B集合中所有segment的旋转角求平均值作为文本框的旋转角称为 $\theta_{b}$
3. 将旋转角求 $tan\theta_{b}$作为斜率，这样就可以得到一系列的平行线，求得B集合中所有segment的中心点到直线距离的和最小的那条直线
4. 将B集合中所有segment的中心点垂直投影到3步骤中找到的直线上
5. 在投影中找到距离最远的两个点称为 $(x_{p}, y_{p})$ 和 $(x_{q}, y_{q})$
6. 上述两点的均值作为框的中心点，宽为上述两点的距离，高为B集合中所有segment的高的均值。

二、segments和links标签的生成

整个网络的训练是直接根据segments和links的真实标签训练的，但是由于一般的数据库给出的是一个四边形四个点的坐标，所以在进行网络训练前需要计算出segments和links的标签值。

在求segments和links的标签前先确定与其对应的default box的标签值。

首先假设一张输入图像只有一个文本框的情况。在这种情况下，一个default box在满足下面条件时认为是正样本：

1. 这个default box的中心在标定文本框内；
2. 当default box的大小 $a_{l}$与文本框的高 $h$满足下面公式时：
   $max(\frac{a_l}{h},\frac{h}{a_{l}})\leq 1.5$
   否则，认为该default box为负样本。

下面开始考虑图像中有多个文本框的情况。当default box对于图像中任意的文本框都不满足上述条件时认为该default box我负样本。当default box满足上面条件时则认为该default box为正样本，如果对于多个文本框都满足时，则该default box为与其大小最相近的文本框的正样本，大小相近指的是 $min(max(\frac{a_l}{h},\frac{h}{a_{l}}))$。

在通过上述规则得到default box的正样本后，在这些正样本的基础上计算segments相对于default box的位置偏移量，计算方法如下图所示。

上图中的步骤描述如下：

1. 选择一个正样本的default box，如图中蓝框所示，其中的蓝点是default box的中心点
2. 将文本框顺时针旋转为 $\theta$，使其成为水平框
3. 在得到的水平框能截取default box大小的区域（长为default box的长，高仍为文本框的高）
4. 根据截取后的水平框，沿着其中心点逆时针旋转 $\theta$角

通过这些步骤就可以得到一个segment，最后通过在segment检测部分讲到的公式，就可以求出segment和default box的偏移量，这个偏移量用于训练segment。

link（包括within-layer link 和 cross-layer link）的标签值计算比较简单，只要满足下面两个条件认为link为真否则为假：

1. link连接的两个default box都为正样本
2. 两个default box属于同一个文本框

三、损失函数的定义

损失函数定义如下式所示：
$L(y_{s},c_{s},y_{l},c_{l},\hat{s})=\frac{1}{N_{s}}L_{conf}(y_{s},c_{s})+\lambda_{1}\frac{1}{N_{s}}L_{loc}(\hat{s},s)+\lambda_{2}\frac{1}{N_{l}}L_{conf}(y_{l},c_{l})$

其中， $y_{s}$表示所有的segments的标签值， $y^{i}_{s}=1$如果第i个default box为正样本，否则为0。相似的， $y_{l}$为所有links的标签值。 $c_{s}$和 $c_{l}$分别为segments和links的预测值。 $L_{conf}$为softmax loss，用于计算segments和links置信度的损失。 $L_{loc}$为Smooth L1 regression loss，用于计算segments预测偏移量 $\hat{s}$和标签值 $s$的损失。 $N_{s}$为图像中所有正样本的default boxes的个数。 $N_{l}$为图像中所有正样本的links的个数。 $\lambda_{1}$和 $\lambda_{2}$作者都设为1。

这篇文章的算法部分就介绍完了，文章还提了一下使用了Online Hard Negative Mining和Data Augmentation。

中文本定位与识别的评测方法

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