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此篇博客记录Scene text detection深度学习相关论文笔记。
Ref:Scene Text Detection and Recognition: The Deep Learning Era
世界没有一定…才能…，just do it.

FCN

是一种semantic segmentation深度学习方法。

特点

• 使用不同的backbone networks进行实验
• 卷积化，将fully connected layers全部换成卷积,以使得可以处理任意size的输入
• 使用固定参数（FYI：bilinear interpolation且学习率为0）的transposed convolutions实现将最终的输出还原回input尺寸，通道维表示各个类别的预测
• 使用skip architecture进行fuse coarse information and fine information提高IU值，分别有FCN8s、FCN16s、FCN32s三种架构。其中FCN32s最终输出由最后的卷积层32 X upsampling得到；FCN16s是使用最后的卷积层2 X upsampling加上pooling 4的外加一层预测卷积的输出，然后进行16 X upsampling得到FCN16s的最终输出；FCN8s是使用FCN16s的1/16的加和的2 X upsampling加上pooling 3的外加一层预测卷积的输出，然后进行8 X upsampling得到FCN8s的最终dense预测输出。显然FCN8s获得最好效果，相对FCN16s提高很小，所以作者并没有继续使用FCN4s
• end-to-end training
• fine-tune

缺点

对于fine detail 处理并不是很好。

深入浅出SVM

在DSN论文中使用了SVM，SVM在DL也有应用，之前并没有怎么深入理解，趁着这篇论文的契机，重新捡起来。this section参考了李航的《统计学习方法》。

some mathematic conceptions

从数学角度谈谈自己对超平面的理解。

各种SVM

linear support vector machine in linearly separable case with hard margin maximization

linear support vector machine with soft margin maximization

non-linear support vector machine with kernel method and soft margin maximization

感知机与SVM的区别

HED Edge Detection Algorithm

multi-scale and multi-level learning

最初接触multi-scale learning是在学习SSD的时候，在SSD中multi-scale的object可以通过backbone网络后的各个多尺度检测块进行检测和学习。在HED论文中，作者对multi-scale和multi-level learning进行了总结，例如multi-scale learning可以用神经网络本身的学习过程(i.e. multiscale receptive field or multiscale feature representations learned by each layer)和multiscale input image来解释。

接下来，作者将常见的multi-scale deep learning architectures分为了4个类型:

• multi-stream architecture:典型特征是创建多个streams，多个streams使用不同的参数，拥有不同的感受野，对应了multi-scale，最后将这些输出进行concat，然后传入最后的输出层产生最终的结果。
• skip-layer network learning:典型特征是使用single stream，提取单一single stream中的不同层的feature maps，然后将他们合并，典型代表就是FCN网络，从某种意义上经典的特征提取网络FPN网络也是用了这样的结构。这个architecture和上面的architecture都是得到single prediction，这与一般流行的边检测算法不一致。
• single model on multiple inputs：基于multiple scaled input images和单个网络，在训练时，相当于使用了图像增强技术进行训练，在测试时多次的前向传播，效率极低。
• training independent networks：它是第一种architecture的变形，这里将训练多个独立的网络，不同的网络使用不同的depth以及得到不同的prediction。但是效率同样很低。
• holistically-nested networks：正如前面所述，大量的重复计算使得现存方法效率不高，这里提出的方法和方法2（例如：FCN）很相似，都是利用了单一神经网络不同层学习的多尺寸特征。利用single stream network中各个层产生side outputs，如果需要可以将这些side outputs做一个fusion操作，最终的最优结构结合了side outputs的平均和fusion结果。
• 作者为了解决high-level side output layer造成的梯度爆炸问题，以及提高模型的能力和鲁棒性，使用了多个标注器，至少3个annotators标注一个pixel为positive时，这个pixel才被标记为positive class，其余都是negative class。
• 作者也使用了image augmentation技术，将一个图片经过一些变换，得到32张图片。在测试时，使用这32张图片的预测结果的平均值作为test image的prediction并没有提高表现，所以作者在执行test时，就只是使用原始图片。
• poolling function对edge detection result影响较大
• 与FCN网络相似，这里作者也使用bilinear上采样得到original image size的side output，且上采样的weights是被固定为bilinear interpolation参数即学习率为0。在FCN论文中作者指出可以使用learned deconvolution（虽然FCN代码并没有learn deconvolution weights），但是这篇文章中作者在采用learned deconvolution layer时并没有获得显著的模型能力提升。
• HED结合了FCN（存在于HED的fusion过程，但FCN和HED的fusion处理过程是有点不同的）和DSN（存在于side output supervision，这是和FCN的single loss function完全不同的）技术，作者实验中比较了FCN8s和FCN2s（换成了cross entropy loss function）、HED without DSN，结果都比HED with DSN差，原因主要是作者将每一个网络层及其之前的层看作一个单独的network，对应的side output loss是这个network的损失函数，这样每一个side output network能够依靠损失函数优化对应scale的edge map。而且经过实验，在HED without DSN框架，由于没有对side output的控制即损失函数的引导，仅仅有最后的loss function，它更加关注large structure edge，所以一些存在于lower layer的关键的edge就缺失掉了，效果下降。下面展示一个example result:(来源于作者Github源码example页面，上面是fusion output 和 下面是五张side outputs)
• 在测试时直接使用fusion output作为prediction或者是所有outputs的平均。

总结：无论哪一种方法，我们都是基于了neural network本身的nature即hierarchical learning，利用这个nature我们能够设计得到各种architectures，这些architectures能够进行multi-scale预测。更进一步，我们并不能用feature map的size去表现multi-scale，更加根本地应从receptive field size去表现，因为即使feature map size与原图保持一致，而感受野可以很大。我们要实现multi-scale学习，可以尝试创建更大的感受野feature map，然后基于这些multi-scale receptive field maps去进行multi-scale object detection，像SSD算法、FPN、Mask-RCNN等都是这样做的。

Training & Testing

隐藏层的监督可以提高结果表现。

因为target set中标签分布的不均匀，为了进行平衡，作者使用了一种简单的cost-sensitive loss function for per-pixel，即weighted cross-entropy loss function，使用负类和正类所占比例作为权值。损失函数是建立在side-outputs和fusion output与target set的差别上的。

Comparing FCN with HED about architecture

HED与FCN相比，相同点：

• 都使用了单一神经网络的各个层学习的特征组合得到最终结果
• 在这些层后面加上额外的1x1卷积然后进行transposed convolution
• 都使用了额外的1x1卷积改变中间层的输出通道为类别数
• 在上采样部分依然使用了bi-linear采样初始化，

不同点：

• 被transposed convolution的层不一致，HED用的是卷积层输出且在层数方面使用的深度范围更深
• 与FCN8s相比，HED分别对每一层额外卷积输出结果直接transposed convolution到input image shape，然后concat这些结果，组成5通道的输出，然后传入一个卷积层输出fuse的结果（同样为单通道），接着将这个fuse结果和其他的side output 进行concat，最后对这个结果使用激活函数作为输出。而FCN8s是将最后一层的输出进行2x transposed convolution，然后加上pool4额外卷积输出，再进行2x transposed convolution, pool3同样的道理

Regard text detection as semantic segmentation problem

由于前面很多的工作是在local region进行搜索text，而且几乎所有的前面的工作都是检测horizontal or near-horizontal的text，忽略了non-horizontal区域

Features

• 使用FCN网络进行holistic的预测，不再基于局部（基于整个图片进行预测），能够有效地利用contextual information，抑制false positives
• 能够解决non-horizontal predict
• 当两个文本行距离太近的时候，作者在论文中提到简单地使用两分类的语义分割器，将导致分割的结果是粘连在一起的，意味着这样的语义分割器很困难去单独识别每一个文本行，直接使用语义分割技术是不足够用于文本检测任务的。作者解决这个问题是通过除了考虑text region location，还考虑了单个character的中心和尺寸以及相邻characters的linking orientation；

Ref

[1] J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In Proc. of CVPR, 2015.
[2] C.-Y. Lee, S. Xie, P. Gallagher, Z. Zhang, and Z. Tu. Deeply- supervised nets. In AISTATS, 2015.