天池大赛--ICPR Text Detection总结

ICPR2018举办的文本检测比赛,详细链接请戳.
任务描述:从一副图像中检测出文本所在的位置.
先后尝试了三种做法:
- 基于Faster RCNN的CTPN方法,代码链接. 直接加载训练好的模型在数据集上测试F1 score只是0.10数量级. 关于CTPN的详情请看我的这篇博文—[论文阅读]—CTPN
- 基于U-Net的EAST, 代码链接. 直接加载训练好的模型在数据集上测试F1 score是0.20数量级. 关于East的详情请看我的这篇博文—[论文阅读]—EAST
- 基于U-Net的PixelLink的方法,这个没有开源的代码,论文请戳. 该文章也是基于U-Net的方法,它认为传统的基于Faster RCNN的方法需要设置proposal的大小,对尺度不具有任意性.而基于U-Net的EAST,它计算几何的loss也和CTPN一样,是对localization的一个regression处理.作者认为,我们可以直接从text/ non text的prediction中得到text 的bounding box,所以作者认为没有必要计算这个regression.他们直接从score prediction中通过opencv 的min_areaRect方法计算得到bounding box.
选择:
- 我最后选择的第二种,基于U-Net的EAST, 首先我认为基于U-Net的方法可以理论上实现对detection object的尺度任意性. 而PixelLink方法他对处理有大面积overlap的处理方法并不太合适(也许是我理解的有问题),详情参加下面
- PixelLink是怎么处理有Overlap现象的呢?正如论文中提到的,PixelLink方法中有两个ground truth, 一个是label map(1通道),代表每个Pixel是否是text, 一个是link map(8 通道),它代表的是每个pixel的8领域所对应的元素是否和自己在同一个text instance中. 如果在则为1,否则为0. 如果有overlap的画,作者将其处理overlap的score map和link map都置为0,这在一些图片上是没有问题的,例如图1,但是在图2中就会存在问题,会将两个有overlap的bounding box划分成四个bounding box. 这个问题对ICPR的数据集来说影响还是很大的.
  
  图1
  
  图2
尝试改进:
- 先后尝试了8个版本
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox: 首先我们发现将EAST直接反卷积到原图尺寸效果会比较好(原版本是反卷积到原图尺寸的1/4或者是1/2).可能是因为我们的数据集中小的text instance比较少的原因吧
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v1: 在原来的版本中,在处理反卷积这一块作者只使用了resize, 可能是为了避免棋盘效应的, 我是在resize后面增加了一层卷积.保存的是在上面的基础上使用(conv+resize)代替(resize)的版本
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v2: 保存的是在上面的基础上使用OHEM的版本(只对geometry使用OHEM，对score map不使用). 在PixelLink论文中看到他使用OHEM方法来选择hard negative pixel,以避免正负text pixel的个数不平衡的问题.
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v3: 在V2的基础上改用Inception-ResNet model. 将原来的ResNet50 改造成Inception_ResNet model
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v4: 在V3的基础上加上instance-balanced cross entropy loss的结果. 这也是在PixelLink中使用的方法,主要是为了避免不同size的text instance对loss造成的影响不同,大的造成的影响大. 其实后来我也发现了,EAST model is not effective with longer text instance than shorter text instance
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v5: 在V4的基础上使用BLSTM提取全局的特征. 这里是想结合一下CTPN,因为CTPN中使用BLSTM去提取了global的Feature. 出发点是想让每个pixel的感受野更宽广,使得对大的pixel预测的更准. 在这里的做法是对每一层即将进行反卷积的Feature map使用LSTM去提取特征.
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v6: 在V4的基础上又增加了一个优化的branch—IoU Loss, 主要是因为我们在测试阶段只使用score来作为bounding box的得分是有点不公平的. 这里的出发点是因为EAST模型中,在test 阶段,我们是使用该pixel的score得分来作为整个bounding box的得分的,这其实是不公平的,只用一个点代表整个bounding box可能存在一定的偶然性. 为了解决该问题,我们想出了两种解决方案:
  - 在测试阶段,使用bounding box内部score的均值作为该bounding box的得分,实验结果表明有改善,但是改善幅度不大. 反而会大幅度增加测试阶段的耗时.
  - 正如我们前面所说,我们再EAST的基础上,再增加一个branch,计算每个bounding box的IoU 值,然后与预测得到的IoU计算一个Smooth L1 loss,该方法的问题是在训练阶段耗时会超大大幅度增加,因为假设我们图片的大小是512*512,那么针对一幅图像我们每次都要根据geometry prediction和score prediction计算512*512个IoU,这还是在CPU上计算的(gpu不会…),所以会很慢,由于时间关系没有跑下去.
- east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox_v7: 在V4的基础上使用了instance-banlanced的weights.
数据增广
- rotate
- Flipud 水平镜像
- Fliplr 垂直镜像
- 随机Dropout
- 随机增加噪声
效果
- 最开始的版本
  - Evulation by owner method（153578 step）
    - Precision is 0.5885
    - Recall is 0.4008
    - F1 score is 0.4769
  - Evulation by ICDAR method （153578 step）
    - ”precision”: 0.7764084507042254
    - “recall”: 0.43192948090107736
    - “hmean”: 0.5550660792951542
- 添加反卷积，使其反卷积到原图尺寸
  - Evulation by owner method（408899 step）
    - Precision is 0.5705
    - Recall is 0.4433
    - F1 score is 0.4989
  - Evulation by ICDAR method （408899 step）
    - ”recall”: 0.5039177277179236
    - “precision”: 0.7516435354273192
    - “hmean”: 0.6033421284080915
- 添加反卷积，使其反卷积到原图尺寸+conv代替unpool+score map加入ｇｅｏｍｅｔｒｙ中去
  - Evulation by owner method（110930 step）
    - Precision is　0.5343
    - Recall is　0.4330
    - F1 score is 0.4784
- 添加反卷积，使其反卷积到原图尺寸+conv代替unpool+score map加入ｇｅｏｍｅｔｒｙ中去 + OHEM for geometry
  - Evulation by owner method（148415 step）
    - Precision is 0.5461
    - Recall is 0.4589
    - F1 score is 0.4987
  - Evulation by ICDAR method（148415 step）
    - ”recall”: 0.5269343780607247
    - “precision”: 0.727027027027027
    - “hmean”: 0.6110164679159569
- Inceptio-ResNet Version(Modify V3)
  - Evulation by owner method（257009 step）
    - Precision is 0.5315
    - Recall is 0.4306
    - F1 score is 0.4758
  - Evulation by ICDAR method (257009 step )
    - ”recall”: 0.5259549461312438
    - “precision”: 0.7351129363449692\
    - “hmean”: 0.6131886954039394
- Inceptio-ResNet Version + balanced cross_entropy loss + without OHEM(Modify V4)
  - Evulation by owner method（423777 step）
    - Precision is 0.5633
    - Recall is 0.4601
    - F1 score is 0.5065
    - 1000 vresion: 0.51
  - Evulation by ICDAR method (423777 step )
    - ”recall”: 0.539177277179236
    - “precision”: 0.7582644628099173
    - “hmean”: 0.6302232398397253
Future
- 其实个人感觉基于U-Net的方法应该是未来的主流,主要原因:
  - 代码简洁易懂,解决同一个问题,如果能取得相同的效果,人们肯定喜欢用简单的方法
  - U-Net对object的尺度具有一定的任意性.
- 还有什么可以改进的?
  - EAST还是对长的text instance识别的不准确,仅凭我上述说的方法并不能解决该问题.
  - 还有一个就是在进行nms时候,pixel的score不能很公平的代表整个bounding box的得分.
整体的代码:UpCoder-EAST,主要还是根据原始版本的EAST方法改的,原始的EAST版本:EAST

天池大赛--ICPR Text Detection总结

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