场景文本编辑

场景文本编辑也叫文本图像风格迁移，在保留原始字体、颜色、大小和背景纹理的同时，对场景图像中的文本进行交换。

比较新的相关研究大概找到了三篇文章

• 1.Editing-Text-in-the-Wild
  CVPR2019，有开源代码
• 2.Scene-Text-Editor-using-Font-Adaptive-Neural-Network
  CVPR2020 有开源代码
• 3.SwapText: Image Based Texts Transfer in Scenes
  CVPR2020 目前还没有开源代码

本人当前复现了SRNet网络（Editing-Text-in-the-Wild）， 同时也正在复现STEFANN网络（Scene-Text-Editor-using-Font-Adaptive-Neural-Network）
对于论文的解读，感兴趣可以仔细看看论文，下面就贴一些我所做的工作，SRNet网络效果不是很好，下一步计划复现STEFANN网络

outline

从以下几点来介绍
1.网络结构
2.损失函数
3.评估指标
4.数据集
5.模型训练
6.模型测试

architecture

loss function

metrics

• MSE
• PSNR
• SSIM

Datasets

• 合成数据
  • style image、target image、foreground text、text skeleton、background
  • text image：将图像高放缩到64，保持宽高比
  • 训练集：50000张图片
  • 测试集：500张图片
• 真实数据集
  • 来自 ICDAR 2013（自然场景文本数据集），主要用于英语文字检测和识别
  • 训练集：229张图片
  • 测试集：233张图片
  • 通过将文字区域裁剪掉，将裁剪区域送入训练好的网络，来进行文本图片迁移
• 注意
  • 在数据集使用过程中，使用合成数据训练模型，真实数据用于测试模型

train result

SRNet网络代码作者说，他训练了10个小时迭代了180k-200k次，网络就收敛了，同时loss收敛值为9.0左右，并且达到了论文的效果。我训练了350k次，loss收敛值在14左右。

test

代码里面自带的测试图片

自制测试图片

problems

• 模型收敛的loss值比较高，待优化！！！
• 模型训练使用合成的数据，图片背景与文字形态需要多样化，提高模型的泛华能力；
• 模型预测输出的图片尺寸比较小，往往小于风格图片， 分辨率较低；
• 模型预测输出的中间图片比较乱（如foreground text、text skeleton、background），与GT的差距比较大。

最后

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