ABCNet 论文阅读笔记

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我是靠谱客的博主轻松人生，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ABCNet 论文阅读笔记，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、论文

《ABCNet: Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network》

二、代码

[ABCNet]：初始代码位置

[AdelaiDet]：最新代码位置，初始代码不再更新

三、创新点

之前的文本识别基本分两种类型：基于字符，基于分割。这些方法要么需要花费大量的精力去做字符级的数据标注，要么就是检测与识别分开，需要维护一个复杂的 pipeline。ABCNet 从数据标注、模型规模、推理速度等方面做出优化，主要的贡献有三点：

通过参数化的自适应贝塞尔曲线拟合任意形状的文本区域。因为文本检测肯定是必不可少的，而场景文本的形状变化多种多样，贝塞尔曲线拟合可以很好的应付这种变化，所需要的参数量固定而且比较少（三阶贝塞尔需要 8 个点）。
设计一个新的 BezierAlign 层来提取任意形状的文本特征。这个对齐跟目标检测中的对齐功能是一样的（MaskRCNN中的ROI-Align），找到了目标文本区域以后，需要提取区域里面的特征，该特征无需重复计算，直接从图像特征中抠出来就行。
优越的性能，速度实时，精度SOTA。

个人认为它的优越性主要体现在速度：创新点1所使用的自适应贝塞尔曲线拟合相比于传统的bbox表示方式，其计算开销几乎可以忽略；创新点2所设计的对齐层，它能精确提取文本特征，并且不会产生额外的计算开销，这也是对速度有益的。实际上检测中的文本拟合、识别中的特征对齐在之前的 text spotting 都有做，这也不是什么新思路，只是ABCNet所采用的的贝塞尔曲线效果更好、速度更快。

四、related work

文献 18 提出了第一个基于深度学习的端到端可训练的场景文本spot方法，该方法使用ROIPooling来将检测和识别的特征联合起来（其实就是对齐），但是它仅能识别水平文本。文献 19 是它的改进版本，提升了精度，但速度很慢。（这两篇文章都没有相关的开源代码）

文献 11 和文献 24（FOTS）提出了一个 anchor_free 的机制来提升训练和推理速度，为了能够从检测结果种提取矩形的特征，它们使用一个简单的采样逻辑，如：Text-Align-Sampling 和 RoI-Rotate，但这两种方法都不支持任意形状文本。（FOTS有开源代码，文献 11 没有）

文献 30（MaskTextSpotter，华科白翔老师团队，ECCV2018）提出了一个MaskTextSpotter 方法，它巧妙的利用了 mask-RCNN 和字符级别的标注来 spot 字符和文本实例。该方法极大地提升了任意形状场景文本spot的性能，然而字符级别的标注极其昂贵，使用合成数据很难拟合真实场景。文献 20 是它的改进版本（TPAMI2019），有效避免了字符级别标注的依赖，但它依赖于区域候选网络，因此推理速度比较慢。（有开源代码）

文献 36（Text-Net）能够产生出矩形的 bbox，然后将 bbox 送入识别分支进行文本识别。尽管该方法能够识别任意形状文本，但是由于来自于矩形框，文本识别精度受限。（没有开源代码）

文献 33 提出了一个使用 ROI Masking 的方法来处理任意形状文本区域，然而，该方法的结果会被外部像素轻易影响。除此之外，分割分支增加了计算消耗，另外，还引入了多边形拟合，对结果进行平滑处理的附加时间消耗。（没有开源码代码）

文献 23（CharNet，ICCV2019）第一次使用单阶段任意形状场景文本spot方法，但是需要字符级的标注数据进行训练。（有开源代码）

文献 43 （TextDragon，ICCV2019）提出了一种水平抽样方法 RoISlide ，它利用文本实例的预测片段中的融合特征，对任意形状的长文本具有鲁棒性。（没有开源代码）

五、算法解析

1、Bezier Curve Detection

首先，在文本检测部分，相比较于分割的方法而言，基于回归的方法能够更加直接地处理任意形状的文本。

其次，之前基于回归的方法需要设置复杂的参数来拟合文本边界，对于多类型、多变化的文本而言它缺乏鲁棒性，也不一定有效。

因此，ABCNet 提出使用 Bezier 曲线拟合的方式，通过观察大量开源数据集和真实场景中的文本特点，发现使用三次贝塞尔曲线即可有效拟合任意形状文本。

所以，最终文本检测所需要的拟合点就只有8个（上下边）！点的位置用相对距离 $(Δ x, Δ y)$ 来表示。在 detection_head 内部，仅需要一个带有输出通道为 16 的卷积层来学习 $Δ x$ 和 $Δ y$ ，这几乎没有计算开销，而且结果仍然准确。

文章还解释了如何从 CTW1500 的多边形标注产生贝塞尔曲线标注的方式，原理就是通过最小二乘法来计算贝塞尔曲线参数，还有用贝塞尔曲线标注合成数据。

2、Bezier Align

为了完成端到端训练，先前的算法提出了多种采样方法（特征对齐）来连接识别分支，采样方法就代表着一个网络中的区域剪切过程。然而，先前基于分割的采样方法，如 ROIPooling、RoI Rotate、Text-Align-Sampling，或者 RoI Transform 都不能准确对齐任意形状的文本特征。通过探索利用贝塞尔曲线来表示任意形状的 bbox，ABCNet 提出了 Bezier-Align 来进行特征采样。

Bezier-Align 从RoIAlign 扩展得来，不同的是：Bezier-Align 的采样区域是不规则的，每个任意形状的列网格都正交于文本的贝塞尔曲线边界，采样点在宽度和高度上都是等间距的，使用各自的 coordinates 进行双线性插值。具体如下图所示。

通俗一点来说，BezierAlign 首先在上下两边的贝塞尔曲线上进行等分，然后按顺序将上下两边的等分点连接，在连接线段上做双线性插值，得到所有采样的特征点形成一个固定大小的特征图。这种方式相比前面两种水平采样、四边形采样而言，采样特征点更加精确，同时几乎不占用额外的计算开销。

ABCNet 的识别分支包含 6 个卷积层，一个双线性 LSTM 层和一个全链接层，这也就是 CRNN 的简化结构。基于输出的分类分数（全分类概率矩阵），使用经典的 CTC-loss 来做字符对齐。在训练阶段，直接使用生成的 Bezier 曲线标注数据提取 ROI 特征，这样可以保证检测分支不影响识别分支，但同时也需要一个约束检测的 loss。在推理阶段，ROI区域被 Bezier Curve Detection 中描述的 Bezier 曲线的输出所代替。

六、实验

论文的 Backbone 设计遵循先前的文章，ResNet-50 结合 Feature Pyramid Network (FPN)。对于检测分支，在输入图像的 1/8、1/16、1/32、1/64 和 1/128 分辨率的5个特征图上使用 ROI-Align；对于识别分支，则在1/4、1/8和1/16大小的三个特征图上进行 BezierAlign（？？？）。

训练数据集包含开源可用的单词级别的标注，包含 150k 的合成数据和 15k 的COCO-Text中过滤出的数据、7k 的ICDAR-MLT数据，预训练模型完成后会微调到目标数据集。除此之外，还进行了若干数据增强操作，例如随机在 500-800 之间选择短边长度，并且保证长边的长度小于1333；随机裁剪，保证裁剪的长度大于原始图片大小的一半，并且需要保证所有文本区域不可以被裁剪，对于特殊case，不进行裁剪。

训练GPU是Tesla V100，batch_size 给到 32，最大迭代次数为 150k；初始学习率是0.01，在第70k步减少到0.001，第120k个迭代减少到0.0001。整个训练过程耗时3天。