TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes

思想：

通过一系列同一中轴线的，有序的，重叠的圆盘来表示曲折的文本，其中，每个圆盘有可能变化的半径和方向

结构：

S(t)={D0,D1,……,Di,……,Dn},其中，Di表示第i个圆盘，参数为D=(c,r,Θ)。其中，c为中心点坐标，r为圆盘的半径（主要体现在text的宽上）,Θ为中心线与水平线的夹角

优点：

检测是通过一系列圆盘参数的预测及一条分割出来的中心线组成的，这种结构不但可以很好的表示任何曲折的文本，而且其可以为文本的重构做到形状精确和相对位置一致。同时，用中心线的方式，不会存在重叠的情况，可以很好的区分不同的text

步骤：

1. 总体流程图：
   

网络先通过生成一个text region（TR）分割图与Text center line（TCL）分割图，通过TR对TCL做mask，得到Masked TCL，后通过Disjoint Set得到不同的text个例，最后，利用生成的radius， cosΘ，sinΘ得到最后的text区域

2. 参数的生成

3. 
   网络的最后是输入大小长宽的1/2，w * h * 7的feature maps，其中，TR， TCL各自为两个通道的softmax，其他参数各自一个通道

4. segmented TCL
   
   
   首先在实例分割的区域上任意取一点，根据该点可以做出该点的切线和法线。然后法线和实例分割的区域相交的中点就是该点中心化后的点。然后基于该点，分别左右各取一定步长:

( (1/2)r × cosθ; (1/2)r × sinθ) and (- (1/2)r × cosθ; - (1/2)r × sinθ)

这样左右各得到一个新的点，再基于这2个新的点做中心化,这样一直持续到TCL两端，最后每个点画圆，得到输出最终的文本曲框。
（因为去中心化的关系，Fig 2中每一个圆环中标出的中心，不满足在striding步骤中的步长公式( (1/2)r × cosθ; (1/2)r × sinθ) and (- (1/2)r × cosθ; - (1/2)r × sinθ)）

4. 过滤false positive 区域
   TCL区域的像素个数至少是平均半径的0.2倍。
   至少一半的像素在重建文本区域应该被分类为TR。

label的生成

M为相邻点的余弦距离，将M中的数值两两相乘，乘积最接近-1 的，说明是头尾两端（平行但方向相反）。然后取头尾两端的中点作为字体骨架的两端。被该头尾分开的上下两端各取等量的散点，并将上下的散点连接起来，取连接线的中心点作为骨架点，将所有的中点连接起来，生成字体区域的骨架线。

后续再对骨架线的左右两端各缩小1/2rend的距离，rend表示TCL 在头尾两个端点处的半径。最后膨胀TCL区域1/5r，得到一个相对较宽的TCL区域。因为单独的一个点对于噪声是比较敏感的。

r是中心线上的点到对应的边的距离，Θ是与相邻点的夹角