CTPN论文笔记
Connectionist Text Proposal Network (CTPN)。本文我基本是参考原论文翻译总结的。原论文是《Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network》
2.1.1.与RPN比较
RPN在识别物体方面很好，但在文字方面不行，因为物体识别目前不需要太精确就能判断出物体类别，而文字识别需要非常的精确。
2.1.2.CTPN特点介绍
1.通过识别一系列小框框文字，分别给于文字分数、非文字分数，然后将他们结合在一起进行预测。
2.In-network 循环网络直接应用于卷积神经网络提取的图片特征。
3.可以同时处理一张图片中的多个文字，以及同时处理多种语音文字。
4.速度、精度都高，0.88 F-measure over 0.834 on the ICDAR 2013, and 0.61 F-measure over 0.54 in on the ICDAR 2015。速度达到0.14s/image。
2.1.3.以前识别方法回顾
1.文本识别，以前大体有两种，一种是connected-components (CCs) based approaches ，一种是 sliding-window based methods。
CCs只是抽取了一些低水平的参数，比如亮度、颜色、斜度。
sliding-window based methods是靠很多不同大小的窗口来获取文字或非文字窗口，而这些窗口又靠预训练好的识别器来识别。
2.物体识别：主要就是RPN了，以 Fast R-CNN model 为最为出名。
2.1.4.CTPN详细说明
1.16像素固定宽度。用16像素固定宽度的竖框来分析，而不是识别每个文字，因为容易混淆到底是单个文字的一部分，还是多个文字的组合。这种方法可以应用在不同大小的文字上。使用的VGG16提取的特征，当然也可以用其他模型。主要集中在纵坐标（y）的预测。
2.BLSTM。利用循环网络RNN来识别这些16像素宽度各个框的相关度，从而识别文字间的关联。下图可以看出来有RNN和没有RNN的区别。论文中使用的RNN是a bi-directional LSTM。
3.边界优化。毕竟是要将一堆16像素宽度的竖框合并在一起，来准确判断文字的长度。所以又加入了横坐标（x，宽度）方面的预测，来提升文字边界。
下图可以看出来加边界优化(红色框)和没加边界优化（黄色虚线框）的差异。
2.1.5.损失函数
L cl , L re and l re o , 分别代表文字/非文字分数 计算错误、坐标计算错误、边界计算错误.如CPTN框架图最后的三个输出（2k个文字/非文字分数、2k个坐标、k个边界）
2.1.6.CTPN准备训练数据说明
我在博客https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/104200499中描述了cptn的安装与运行。下面说下训练数据的准备。
1.初始数据
以下图为例，image（img_1133）就是这个图片了，label（gt_img_1133）数据是我标红色的坐标，x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4分别是224,109,704,109,704,259,224,259。
2.用gt_img_1133数据生成cptn需要的label。Cptn是需要16像素宽度的。
运行python ./utils/prepare/split_label.py就会生产最终需要的label了。
因为我的y1-y2=0,y3-y3=0,即高度相同，所以只是把这个长方形（x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4）按x坐标拆成一堆16像素宽度的anchor。最终label如下图所示。
3.split_label.py其实主要调用本目录utils的shrink_poly来生成最终label，代码截取如下。
