零基础入门CV赛事 Task1:赛题理解

赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别

赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题，提高对数据建模能力。

赛题任务：赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测街道字符编码，这是一个典型的字符识别问题。

1.1 学习目标

• 理解赛题背景和赛题数据
• 完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路

1.2 赛题数据

赛题数据为街道字符，数据集报名后可见并可下载，该数据来自手机的SVHN街道字符，并进行了匿名采样处理。

注意：按照比赛规则，只能使用比赛给定的数据集完成训练，不能使用SVHN原始数据集。

训练集包括3W张照片，验证集包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置；为了保证比赛的公平性，测试集A包括4W张照片，测试集B包括4W张照片。

1.3 数据标签

对于训练数据每张图片将给出对应的编码标签，和具体的字符框的位置（训练集、测试集和验证集都给出字符位置），可用于模型训练：

Field	Description
top	左上角坐标X
height	字符高度
left	左上角坐标Y
width	字符宽度
label	字符编码

字符的坐标具体如下：

在比赛数据（训练集、测试集和验证集）中，同一张图片中可能包括一个或者多个字符，因此在比赛数据的JSON标注中，会有两个字符的边框信息：

1.4 评测指标

选手提交结果与实际图片的编码进行对比，以编码整体识别准确率为评价指标。任何一个字符错误都为错误，最终评测指标结果越大越好，具体计算公式如下：

$$Score=\frac{编码识别正确的数量}{测试集图片数量}$$

1.5 数据读取

import json
train_json = json.load(open('./data/train.json'))

# 数据标注处理
def parse_json(d):
    arr = np.array([
        d['top'], d['height'], d['left'],  d['width'], d['label']
    ])
    arr = arr.astype(int)
    return arr

img = cv2.imread('../input/train/000000.png')
arr = parse_json(train_json['000000.png'])

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, 1)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]); plt.yticks([])

for idx in range(arr.shape[1]):
    plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, idx+2)
    plt.imshow(img[arr[0, idx]:arr[0, idx]+arr[1, idx],arr[2, idx]:arr[2, idx]+arr[3, idx]])
    plt.title(arr[4, idx])
    plt.xticks([]); plt.yticks([])

1.6 解题思路

赛题思路分析：赛题本质是分类问题，需要对图片的字符进行识别。但赛题给定的数据图片中不同图片中包含的字符数量不等，有的图片的字符个数为2（例如字符42），有的图片字符个数为3（例如字符242），有的图片字符个数为4（例如字符7358）。
因此本次赛题的难点是需要对不定长的字符进行识别，与传统的图像分类任务有所不同。

有多种解题思路：

• 简单入门思路：定长字符识别
  可以将赛题抽象为一个定长字符识别问题，在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个，最多的字符个数为6个。
  因此可以对于所有的图像都抽象为6个字符的识别问题，字符23填充为23XXXX，字符231填充为231XXX。
  经过填充之后，原始的赛题可以简化了6个字符的分类问题。在每个字符的分类中会进行11个类别的分类，假如分类为填充字符，则表明该字符为空。

• 专业字符识别思路：不定长字符识别
  在字符识别研究中，有特定的方法来解决此种不定长的字符识别问题，比较典型的有CRNN字符识别模型。
  在本次赛题中给定的图像数据都比较规整，可以视为一个单词或者一个句子。

• 专业分类思路：检测再识别
  在赛题数据中已经给出了训练集、验证集中所有图片中字符的位置，因此可以首先将字符的位置进行识别，利用物体检测的思路完成。
  此种思路需要参赛选手构建字符检测模型，对测试集中的字符进行识别。选手可以参考物体检测模型SSD或者YOLO来完成。