场景文字识别综述

场景文字检测和识别的关键技术

网络架构

全卷积网络 FCN

• Fully convolutional network FCN 全卷积网络，没有全连接层的网络
• FCN可以生成用于有效语义分割的特征层次结构
  
• 由于多尺寸学习和预测的优点，符合场景文字的本质，许多文字识别方法把FCN作为它们的骨干（backbone）网络。
• 一般来说，首先，使用 FCN 得到像素级文本/非文本 salient map（突出点映射），它产生像素级标签或包含文本的标记区域。然后，生成文本候选边框。
• 通过利用 skip architecture of FCN（全连接网络的跳跃连接结构），不同尺寸的感受野（receptive fields RF）能够同时编码文本的局部特征和文本的全局上下文信息。

ResNet

• 越深的神经网络越难训练，因为精度可能饱和并且迅速下降，参数跟新比较困难
• 为了解决深层网络难训练的问题，提出了deep residual network（深度残差网络 ResNet），它的组成模块被定义为 $y=F(X,W_i)+x$
• x,y分别代表输入和输出向量，$F(X,W_i)$ 是要学习的残差映射，有些文字识别方法用ResNet做主干网络（backbone）来进行特征提取
  

Regions with CNN（R-CNN）

• Fast R-CNN中，输入图片和由 selective search 产生的ROI，喂给ConvNet，输出是 softmax probabilities and per-class bounding-box regression offsets
• Faster R-CNN通过共享整张图像的卷积特征的RPN（区域候选网络）产生ROI，减少了regions proposal 生成的时间，因此更 fast
• 把一些额外的组件整合到 R-CNN架构中，提出了一些计算高效额文本检测方法

You Only Look Once（Yolo）

• yolo是一个单一的卷积网络，把目标检测看做回归问题，它同时预测多个边界框以及这些边界框的类别概率，准确度不高，速度很快。
• 受yolo启发，提出了FCRN用于场景文字检测。

Single shot detector（SSD）

• SSD为边界框的输出空间定义了一组默认边框，并且，它同时预测形状偏移量和对所有目标类别的置信度。
• SSD中，预测结合了不同分辨率下的多个 feature map，相对于yolo，SSD能有小弟处理多种尺寸的目标，除此之外，相比于基于R-CNN的网络，SSD消除了候选生成和特征重采样（proposal generation and feature resampling）
• 由于SSD结合了yolo和R-CNN的优点，基于SSD提出了许多文本检测的方法，如，设计有较大宽高比的默认框，多方向的默认框，采用inception-style 卷积滤波器

[1]
:https://www.researchgate.net/profile/Han_Lin11/publication/330331570_Review_of_Scene_Text_Detection_and_Recognition/links/5c39a53e458515a4c71ff2f2/Review-of-Scene-Text-Detection-and-Recognition.pdf