賽題理解
- 賽題是計算機視覺典型的字符識別問題，通過Pytorch下實現預測街道字符編碼。
本輪目標
- 理解賽題背景和賽題數據
- 完成賽題報名和數據下載，理解賽題的解題思路
賽題數據
訓練集包括3W張照片，驗證集數據包括1W張照片，每張照片包括顏色圖像和對應的編碼類別和具體位置；測試集A包括4W張照片，測試集B包括4W張照片。
數據標籤
爲了降低比賽難度，提供了訓練集、驗證集中所有字符的位置框，可用於模型訓練：
| Field | Description |
|---|---|
| top | 左上角座標X |
| height | 字符高度 |
| left | 左上角最表Y |
| width | 字符寬度 |
| label | 字符編碼 |
字符的座標具體如下所示：
評測指標
以編碼整體識別準確率爲評價指標，具體計算公式如下：Score=編碼識別正確的數量/測試集圖片數量
讀取數據
JSON中標籤的讀取方式：
import json
train_json = json.load(open('../input/train.json'))
# 數據標註處理
def parse_json(d):
arr = np.array([
d['top'], d['height'], d['left'], d['width'], d['label']
])
arr = arr.astype(int)
return arr
img = cv2.imread('../input/train/000000.png')
arr = parse_json(train_json['000000.png'])
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, 1)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]); plt.yticks([])
for idx in range(arr.shape[1]):
plt.subplot(1, arr.shape[1]+1, idx+2)
plt.imshow(img[arr[0, idx]:arr[0, idx]+arr[1, idx],arr[2, idx]:arr[2, idx]+arr[3, idx]])
plt.title(arr[4, idx])
plt.xticks([]); plt.yticks([])
解題思路
賽題思路分析：賽題本質是分類問題，需要對圖片的字符進行識別。但賽題給定的數據圖片中不同圖片中包含的字符數量不等。
難點是需要對不定長的字符進行識別，與傳統的圖像分類任務有所不同。提供了一些思路：
- 簡單入門思路：定長字符識別
可以將賽題抽象爲一個定長字符識別問題，最多的字符 個數爲6個。
因此可以對於所有的圖像都抽象爲6個字符的識別問題，字符23填充爲23XXXX，字符231填充爲231XXX。
經過填充之後，原始的賽題可以簡化了6個字符的分類問題。在每個字符的分類中會進行11個類別的分類，假如分類爲填充字符，則表明該字符爲空。
- 專業字符識別思路：不定長字符識別
在字符識別研究中，比較典型的有CRNN字符識別模型。在本次賽題中給定的圖像數據都比較規整，可以視爲一個單詞或者一個句子。
- 專業分類思路：檢測再識別
在賽題數據中已經給出了訓練集、驗證集中所有圖片中字符的位置，因此可以首先將字符的位置進行識別，利用物體檢測的思路完成。
此種思路需要參賽選手構建字符檢測模型，對測試集中的字符進行識別。選手可以參考物體檢測模型SSD或者YOLO來完成。
本章小節
綜上所示，本次賽題雖然是一個簡單的字符識別問題，但有多種解法可以使用到計算機視覺領域中的各個模型，非常適合入門學習的。