论文链接
https://arxiv.org/abs/1904.01906
github代码
https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark
摘要
- 分析了现有论文提到的各个数据集的不一致性。
- 取（Feat），序列模块（Seq），预测（Pred）
- 该框架不仅提供了现有的方法，而且还提供了它们可能的变体，以便对模块方面的贡献进行广泛的分析。通过这项研究，我们更加严格地评估了各个模块的贡献，并提出了以前被忽视的模块组合，从而改进了现有的技术水平。
- 此外，我们还分析了基准数据集上的失败案例，以确定STR中的剩余挑战。
统一训练集与测试集
MJSynth（MJ）含有8.9百万的croped文本图片，主要特点如下：
不同的字体渲染
边框和阴影渲染
背景着色
字体，边框和背景的合成
应用投影失真
与现实世界的图像混合
添加噪音
SynthText（ST），是另外一个人工合成的图片，其本来是用于文本定位的。但是其中可以crop出5.5百万的文字图片
MJ和SJ的样例图：
在前有的论文中，有些论文用了MJ/ST，而训练数据集的不统一，就很难评判是否是模型的提高，所以以后要用同样的训练数据集
主要有7个现实数据集，如上图。同时可以分为常规数据集和非常规数据集：
IIIT
SVT，谷歌街景图像，257张训练，647张测试，有很强的噪音，模糊和低分辨率
IC03
IC13
非常规数据集
IC15
SP是从谷歌街景中收集的，包含645幅图像用于评估。由于非正面视角的流行，许多图像包含了透视投影
CT，主要为弯曲的文本
测试结果
3. STR框架分析
STR任务和与计算机视觉任务(如目标检测)和序列预测任务相似，所以很多都是CNN和RNN的提高。
第一个就是CRNN，CNN+RNN的组合，用CNN提取特征，用RNN对其进行重构，实现鲁棒序列预测
为了矫正文本图像，矫正模块提出来了
改进的CNN特征提取器
为了提高推理速度，有的模型忽略了RNN
为了提高字符序列预测，提出了基于注意力的解码器
整个框架主要分为了4个部分
矫正模块
TPS，一个STN的变体，以其灵活性应用于文本行不同的纵横比[24,17]。TPS在一组基准点之间使用平滑样条插值，
特征提取模块
主要测试了VGG，RCNN，ResNet
序列模块
主要是从CNN的特征中提取额外的特征，主要用BiLSTM，RNN是单方向的
预测模块
主要有两种方式：CTC和attention基于注意力机制的方式
4. 实验和分析
