零基础入门CV赛事（一）：赛题理解

零基础入门CV赛事（一）：赛题理解

  本章内容将会对 街景字符识别赛题进行赛题背景讲解，对赛题数据的读取进行说明，并给出集中解题思路。

• 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。
  为了简化赛题难度，赛题数据采用公开数据集SVHN，因此大家可以选择很多相应的paper作为思路参考。

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

2 赛题数据

  赛题以街道字符为为赛题数据，数据集报名后可见并可下载，该数据来自收集的SVHN街道字符，并进行了匿名采样处理。

  注意: 按照比赛规则，所有的参赛选手只能使用比赛给定的数据集完成训练，不能使用SVHN原始数据集进行训练。比赛结束后将会对Top选手进行代码审核，违规的选手将清除排行榜成绩。
  训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括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。
  需要注意的是本赛题需要选手识别图片中所有的字符，为了降低比赛难度，我们提供了训练集、验证集和测试集中所有字符的位置框。

3 数据标签

  对于训练数据每张图片将给出对于的编码标签，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	左上角最表Y
width	字符宽度
label	字符编码

  字符的坐标具体如下所示：

  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：

原始图片	图片JSON标注

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=编码识别正确的数量/测试集图片数量

5 读取数据

  为了方便大家进行数据读取，在此我们给出JSON中标签的读取方式：

import json
train_json = json.load(open('../input/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([])

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，如下图所示。有的图片的字符个数为2，有的图片字符个数为3，有的图片字符个数为4。

字符属性	图片
字符：42 字符个数：2
字符：241 字符个数：3
字符：7358 字符个数：4

  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。为了降低参赛难度，我们提供了一些解题思路供大家参考：
  • 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。

7 本章小节

  综上所示，本次赛题虽然是一个简单的字符识别问题，但有多种解法可以使用到计算机视觉领域中的各个模型，是非常适合大家入门学习的。
  三种解决思路的难度从低到高，因此建议入门学习的同学可以先学习定长字符识别的思路。在文档之后的内容中我们也会以定长字符识别为例，让大家逐渐入门计算机视觉。
  推荐论文：Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning

【参考资料】

Datawhale 零基础入门CV赛事