【AAAI 2019】SPCNet
这篇文章是谢恩泽在face++实习期间完成的一个工作，被AAAI2019接收，主要是做任意形状的场景文本检测，同时抑制错误样本的检测。
arXiv：https://arxiv.org/abs/1811.08605
Motivation
过去场景文字检测模型大多分为如下两类：1，基于语义分割的检测。2，基于边界框回归的检测。
这些方法的劣势在于不能很好的处理弯曲文字，而弯曲文字在自然场景中也是大量存在的。
我们考虑到弯曲文字可以通过实例分割的方法去处理，于是基于Mask R-CNN 去做。
ECCV2018有一篇Mask Text Spottor也是用了mask rcnn做了端到端识别，比我们早一点，做研究有局部撞车是常态了。。。不过eccv那篇对Maskrcnn本身并未做过多修改，创新之处主要在识别部分。
言归正传，本文的SPCnet将Mask R-CNN作为baseline，同时引入了text context 模块和re-score机制，从而提高检测准确率，降低FP的出现。
这张图是re-score模块的可视化图，可以看到，mask rcnn将水平box的分类分数最终的score，对于倾斜文本不是很友好，并且可能会引入fp，我们在这里将语义分割图上的响应和原本的score融合起来，得到的fus-score可以缓解mask rcnn直接移植到文字检测上分类分数不准的问题。
整个网络流程如下，a是fpn结构，b是text context(TCM)模块，d是TCM具体的方法。
整个方法在mask rcnn的基础上多了一个分支做文字的语义分割，并把语义分割的中间特征和检测分支的特征融合起来，再把语义分割的预测结果作为一个attention mask 乘回feature map,起到一个对特征attention的作用。
这块是重打分的一个可视化说明，绿色的是水平box，红色的是instance seg的结果，下面的是全局语义分割的结果，我们把instance seg的结果投影到语义分割图上，并在该区域内算一个响应值，得到instance score,并和原来的classification score融合得到最终的score。
该部分是label generation部分，主要是bounding box, instance seg和semantic seg的label。
消融实验
我们在icdar2017 val上做了实验，发现TCM和RS分别能提高模型的最终结果。在recall保持一致的情况下precision涨点，说明能有效抑制FP。
在icdar17,15,13和total-text(多语言，多方向，水平文本，弯曲文本)上都是state-of-the-art，充分证明了该方法的有效性。
PS：ic17上文字scale比例差距很大，所以随便写了个简陋的多尺度测试居然涨4个点。。。。。
一些可视化效果图：
在ICDAR2015上对比一些经典方法的FP情况，可以看到我们的方法可以有效抑制FP。
总结：这个工作是的第一份正儿八经的科研工作，在旷视大约两个半月时间完成，还是比较欣慰的，二作是一个本科生，也参与了很多工作在里面，同时也感谢很多人给予了不少帮助。
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来源：oschina
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