【翻译】EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

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概要

以前的场景文本检测方法已经在各种基准上取得了有希望的表现。然而，即使配备深层神经网络模型，它们通常不擅长处理具有挑战性的场景，因为整体性能由管道中多个阶段和组件的相互作用决定。在这项工作中，我们提出了一个简单而强大的流水线，可以在自然场景中产生快速准确的文本检测。管线直接预测完整图像中任意取向和四边形形状的单词或文本行，通过单个神经网络消除不必要的中间步骤（例如，候选聚合和单词分割）。我们的管道的简单性集中在设计损耗函数和神经网络架构上。包括ICDAR 2015，COCO-Text和MSRA-TD500在内的标准数据集的实验表明，所提出的算法在精度和效率方面都显着优于最先进的方法。在ICDAR 2015数据集上，提出的算法在720p分辨率下，以13.2fps的F值得到0.7820。

1 介绍

最近，提取和理解自然场景中体现的文字信息变得越来越重要和受欢迎，这得到了ICDAR系列比赛前所未有的大量参与者[30,16,15]以及NIST的TRAIT 2016评估的启动[1]。

文本检测作为后续流程的先决条件，在文本信息提取和理解的整个过程中起着至关重要的作用。 以前的文本检测方法[2，33，12，7，48]已经在这一领域的各种基准上获得了有希望的表现。 文本检测的核心是设计区分文本和背景的功能。 传统上，功能手动设计[5,25,40,10,26,45]以捕获场景文本的属性，而基于深度学习的方法[3,13,11,12,7,88]有效特征直接 从训练数据中学习。

然而，基于传统的或深层神经网络的现有方法主要由几个阶段和组件组成，这些阶段和组件可能是次优的和耗时的。 因此，这种方法的准确性和效率还远远不能令人满意。

在本文中，我们提出了一个快速准确的场景文本检测流水线，只有两个阶段。 该管道利用完全卷积网络（FCN）模型，直接产生单词或文本行级别预测，不包括冗余和缓慢的中间步骤。 产生的文本预测可以是旋转的矩形或四边形，被发送到非最大抑制以产生最终结果。 与现有方法相比，根据标准基准的定性和定量实验，提出的算法实现了显着提高的性能，同时运行更快。

2 相关工作

略

3 方法

3.1 流程

一个高级的概述见图2。此算法遵循一般DenseBox的设计，其中图像被送进FCN，生成我多做点像素级文本分类图和几何的通道。

预测通道的其中之一是分数图，像素值在[0,1]。其余通道表示从每个像素的视图中包围单词的几何尺寸。分数代表了在同样的位置预测的几何尺寸的置信度。

我们深度了两种文本的几何形状，旋转框（RBOX）和四边形（QUAD），并为每种几何形状设计了不同的损失函数。然后阈值应用于每个区域，其中分数超过预定义阈值的几何形状被认为是有效的，并且保存为稍后的非极大值抵制。NMS之后的结果被认为是管道的最终输出。

3.2 网络结构设计

设计用于文本检测的神经网络设计必须考虑几个因素。如图5所示，由于单词区域尺寸的变化很大，大单词的存在需来自神经网络后层的特征，同时预测预测小单词区域需要早期层中的低层特征。因此网络必须使用来自不同级别的特征来满足这些要求。HyperNet在特征图上满足这些条件，但是大特征图上合并大量通道显著增加后期的计算开销。

我们采用了U-shape的思想逐步合并特征层，同时保持上采样分支较小。我们以一个同时利用不同层特征和保持小计算量的网络结束。

我们的模型都示意图如图3所描画。模型可以分为三个部分：特征提取器，特征合并分支和输出层。

特征提取器可以是一个使用ImageNet数据集预训练的卷积层与池化层交替的卷积神经网络。四个级别的特征层用fi表示，从特征提取器里提取得到，它们的尺寸分别是输入图像的1/32,1/16,1/8,1/4。在我们的试验中我们采用众所周知的VGG16模型，它的特征提取层从池化层2到池化层5被提取出来。

在特征合并分支中，我们逐渐地合并他们：

gi是合并的基础，hi是合并后的特征层，算子[.;.]表示不同通道沿着axis的连结。在每个合并阶段，最后一个特征层第一个送进非池化层并放大两倍尺寸，然后与当前特征层合并。 下一步，一个conv1x1瓶颈缩小通道数量和减小计算量，紧跟着最后一个合并阶段，一个conv3x3层产生最后一个合并分支的特征层，喂给输出层。

每个卷积层的输出通道数量如图3所示。我们保留在分支中卷积通道数小的，仅增加了一小部分开销，使得网络更高效。最后的输出层包含几个conv1x1算法子将特征层的32通道映射到一个Fs分数图和一个多通道的几何信息图Fg。几何输出可以是RBOX或者QUAD。

对于RBOX来说，几何形状用四通道的轴对齐的边界框（AABB）R 和 一个通道的旋转角度 θ 表示。R的公式如[9]，四个通道代表4个距离，分别是像素点位置到上右下左边界的距离。
对于QUAD Q来说，我们使用8个数字来表示四个顶点到像素点的坐标位移。 每个偏移距离包含 Δxi Δyi 两个数，几何输出包含8个通道。

3.3 标签生成

3.3.1 四边形的分数图生成

不失一般性的情况下，我们只考虑几何是四边形的情况。得分图上四边形的正面积设计为大致为原始图形的缩小 版本。如图4所示。

对一个四边形Q={pi|i属于1,2,3,4},pi是按顺时针顺序排列的四边形的顶点。对于缩小的Q，我们首先计算ri：

ri=min(D(pi,p(imod4)+1),D(pi,p((i+2)mod4)+1))

D(pi,pj)是两个顶点pi和pj之间的L2距离。

我们首先收缩两个长点的边，再收缩两个短点的边。对于每对对边，我们通过比较平均长度值来确定长边。对于每个边<pi,p(imod4)+1>，我们分别通过沿边赂内移动两个端点收缩它。

3.3.2 几何形状图生成

如3.2节讨论的，几何图是RBOX或者QUAD。RBOX的生成过程如图4.

那些数据集的文本区域以QUAD形状标注，例如ICDAR2015，我们首先生成以最小面积覆盖区域的旋转矩形框。每个像素有一个正的分数值，我们计算它与文本框四边的距离，把它们放入四通道的RBOX 真值中。对于QUAD真值，8通道几何形状图每个像素的正分数值是它与四边形4个顶点的坐标偏移。

3.4 损失函数

损失表述为：

L=Ls+λgLg

Ls Lg分别表示分数图和几何形状，λg衡量两个权重的重要性。在我们的实验中，我们设置λg为1。

3.4.1 分数图的损失

在大多数最先进的检测流程中，训练图像通过 平衡采样和硬负挖掘 解决目标物体的不不平衡分布。做这些可能会提升网络的性能。然后，使用这些技术不可避免地引入 不可区分的阶段，更多要调的参数，更复杂的流程，与我们的设计原则相矛盾。

为了方便一个更简单的训练过程，我们使用类平衡交叉熵。

Ls=balanced−xent(Ŷ ,Y∗)=−βY∗logŶ −(1−β)(1−Y∗)log(1−Ŷ )

Ŷ  是分数图的预测，Y∗ 是真实值。参数β是正样本与金曲榜之间的平衡因子，给出：

β=1−∑y∗∈Y∗y∗|Y∗|

平衡交叉熵损失由 Yao 首次应用在文本检测作为分数图预测的目标函数。我们发现在实践中好使。

3.4.2 几何形状的损失

文本检测的一大挑战就是文本在自然场景中的尺寸变化极大。直接使用L1或者L2损失去回归文本区域将导致损失偏差朝更大更长。我们需要创建一个精确的几何形状预测能兼容大小文本区域，回归损失应该是尺寸不变的。因此，我们采用IoU损失在RBOX回归的AABB部分，尺度归一化的smoothed-L1损失在QUAD回归。

RBOX

对于AABB部分，我们使用IoU损失，因为相对目标的不同尺度它是尺度不变的。

LAABB=−logIoU(R̂ ,R∗)=−log|R̂ ∩R∗||R̂ ∪R∗|

R̂  代表预测的AABB几何位置，R∗ 是它的真值。
明显交集矩形|R̂ ∩R∗|的宽高是

wi=min(d̂ 2,d∗2)+min(d̂ 4,d∗4)hi=min(d̂ 1,d∗1)+min(d̂ 3,d∗3)

d1 d2 d3 d4 分别代表一个像素到上右下左的四边形边界的距离。交集面积为：见下图中公式(9)。然而，交集或者并集的面积可以很早被计算。下一步，旋转角度计算如下图中(10)。θ̂  是预测的旋转角度，θ∗ 代表真值。最后，全部几何损失是带权重的AABB和旋转角度的和，如下图中(11)。在我们的实验中参数 设为10。

注意我们计算LAABB忽略角度。这可以看作是在角度正确预测时四边形IoU的近似值。虽然在训练中不是这样，但是仍然可以为网络施加正确的梯度来学习预测R̂ .

QUAD

我们通过增加一个额外的标准化术语来扩展在文献[6]中提出的平滑L1损失，这个术语是为单个四边形设计的。 让Q的所有坐标值都是一个有序集合

CQ=x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4

损失可以写为：

Lg=LQUAD(Q̂ ,Q∗)=minQ̃ ∈PQ∗∑ci∈CQc¯i∈CQ̃ smoothedL1(ci−ci~)8×NQ∗

这里正则化项NQ∗ 是四边形的我在短边，给出

NQ∗=min4i=1D(pi,p(imod4)+1)

PQ是顶点不同顺序等价四边形的集合。这种顺序排列是需要的因为公开数据集上四边形的标注是不一致的。

3.5 训练

网络使用ADAM优化器进行端到端的训练。为了加速学习，我们统一从图像中采样512*512构建批量为24。ADAM学习率从1e-3开始，每27300个小批量下降到10分之一，到1e-5停止。网络训练直至性能停止提升。

3.6 局部感知NMS

为了形成最终结果，阈值化后的几何图形应该由NMS合并。一个简单的NMS算法在O（n2）中运行，其中n是候选几何体的数量，这是不可接受的，因为我们正面临来自密集预测的成千上万个几何体。

在假定来自附近像素的几何图形倾向于高度相关的情况下，我们提出将行几何图形逐行合并，并且在合并同一行中的几何图形时，我们将迭代地合并当前遇到的几何图形。这种改进的技术在O（n）中以最佳方案运行。即使最坏的情况与最初的情况一样，只要局部性假设成立，算法在实践中运行得足够快。程序在算法1中总结。

值得一提的是，在WEIGHTEDMERGE（g，p）中，合并的四边形的坐标通过两个给定四边形的得分进行加权平均。具体而言，如果a = WEIGHTEDMERGE（g，p），则ai = V（g）gi + V（p）pi和V（a）= V（g）+ V下标i的坐标，V（a）是几何a的得分。
事实上，我们正在“平均”而不是“选择”几何形状，这是一个微妙的差别，因为在标准的NMS程序中，作为投票机制，反过来在馈送视频时引入稳定效应。尽管如此，我们仍然采用“NMS”这个词来描述功能。

4 实验

略