《TextSnake：A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes》论文笔记

代码地址：TextSnake

1. 概述

导读：为了解决任意形状文本的检测难题，文章提出了基于全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）形式的文本检测器TextSnake，它是基于分割的文本检测方法。在该模型中将文本实例通过一串有序且重叠的圆盘组成，每个圆盘都有决定其属性的半径（文本宽度）与方向（文本方向），从而可以自由检测出任意形状的文本区域。

下面是分别使用传统水平框、带旋转角度的矩形框、任意四边形与文章提出方法进行文本区域检测得到的结果对比：

2. 方法设计

2.1 检测结果的表达

文中的检测算法得到的检测结果表达见图2所示，是由一系列的带角度的圆盘串联组成的，需要注意的是每个圆盘并不是与每个字符相对应的。

上面的一串圆盘可以使用一个集合进行表示，$S(t)=\{D_0,D_1,\dots ,D_n\}$，而每个圆盘有三个属性$D=(c,r,\theta )$，分别代表圆的中心、半径以及该圆的方向。该方向是过中心点c的正切方向。

2.2 方法的流程

文章的方法是基于FCN的，因而首先会预测生成文本区域（Text Region，TR，用于确定文本区域）与文本中心线（Text Center Line，TCL，用于区分开文本行），以及一些集合属性：半径$r$、$cos\theta$、$sin\theta$。TCL与TR分割结果相与得到相与之后的掩膜Masked TCL。之后使用striding算法提取中心点的集合与重建的文本区域。其流程见图3

2.3 网络结构

文中采用的是VGG16作为主干网络，分成5个stage，其结构见图4所示。

重建分割结果的过程中使用上采样与concat上一个stage的特征图的形式完成特征融合，其过程如下所示：

最后一个stage的处理过程如下：

其生成的结果$P\in R^{h\ast w\ast 7}$，其中4个channel代表的是TR与TCL的逻辑分割，另外的3个channel代表的是$r,cos\theta ,sin\theta$。

2.4 网络Inference

网络在前向传播过程中会生成TCL与TR分割结果，之后使用阈值$T_{tcl}$与$T_{tr}$分别对两个分割的结果进行二值化操作。再将两者的二值化之后的结果取交集得到文本区域的分割掩膜，这样的好处是文本行之前可以极大减少粘连。
最后使用striding算法生成最后的文本区域，其算法运行流程如图5所示：

其中更有两个比较简单的准则可以用以排除一些无效的的TCL区域：

• 1）TCL区域的像素个数应该至少是其半径均值的0.2倍；
• 2）重建之后的文本区域应该有至少一半的像素在TR中；

文本检测的后处理可以分为三个步骤Act(a), Act(b),Act©，主要过程可以概括为：在分割结果上随机选择一个起始点，并将其中心化得到算法迭代的起始点，之从起始点开始往两头进行搜索，从而搜索得到文本区域。具体的操作步骤见图6所示：

• 1）Act(a) Centralizing，随机选取分割结果外围的一个点，做该点的切线与法线，法线就会穿过文本区域，因而按着法线的方向进行搜索得到中心点；
• 2）Act(b) Striding，在进行文本区域搜索的过程中需要指定每次行进的步长，文中对于两个方向的搜索步长的定义为$(\frac{1}{2}r\ast cos\theta ,\frac{1}{2}r\ast sin\theta )$与$(-\frac{1}{2}r\ast cos\theta ,-\frac{1}{2}r\ast sin\theta )$，如果搜索的点下一步超出了TCL区域，就减少搜索的步长，或者到达了区域的终点；
• 3）Act© Sliding将这些寻找到的点使用其对应的半径画圆，这些圆组成的区域就是对应的文本区域了；

2.5 标签生成

对于任意形状的文本区域其可以看做是一个多边形，则对于该多边形文本区域可以使用下面的流程生成文本区域的标注，其流程见图7所示

在图中将文本区域使用顺时针方向串联起来，则可以寻找到文本的左边界与右边界，文中近似将其假设为是平行的（估计是为了方面说明），如图a所示。之后在左右边界线条的中间间隔一定的距离寻找文本区域的中心线，图b图所示。之后对左右边界收缩$\frac{1}{2}{r}_{end}$的距离进去，其它部分扩展$\frac{1}{5}r$的范围，如图c所示（线条分割起来太难，还是扩展了一些）

对于之前文章中提到的参数$r,\theta$，$r$是中心线与边界的距离，$\theta$是线上的倾斜角度（注意，这的标注是针对TCL区域，并不只针对中心线，否则如何训练呢）。对于其它的地方设置为0就可以了。

2.6 网络的损失函数

文章中将损失函数描述为TR与TCL组成的分割损失函数，半径与角度损失函数相加的形式，其定义如下：

对于角度与半径的损失函数是使用SmoothedL1的形式：

3. 实验结果

ICDAR2015数据集：