【每周CV论文】深度学习文本检测与识别入门必读文章
歡迎來到《每周CV論文推薦》。在這個專欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專注于讓大家能夠系統性完成學習，所以我們推薦的文章也必定是同一主題的。
文本檢測和識別是計算機視覺的一個非常重要的應用，今天給大家推薦初入該領域可以讀的文章。
作者&編輯 | 言有三
1 CTPN
文本與一般的目標有區別，比如沒有精確而閉合的邊緣，單個字符目標窄，但是整體文本串又較長。針對這個特點，研究者提出CTPN框架(Connectionist Text Proposal Network)，通過檢測行方向上寬度固定的文本提高定位精度，然后對相鄰行進行合并來獲取檢測結果。
文章引用量：300+
推薦指數：?????
[1] Tian Z, Huang W, He T, et al. Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network[C]? ? . european conference on computer vision, 2016: 56-72.
2 TextBoxes
針對文本行一般比較長的特點，TextBoxes對SSD框架中的Default Box的長寬比以及卷積核的大小進行了相應的改變，本質上依舊是使用SSD框架進行檢測。
文章引用量：150+
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[2] Liao M, Shi B, Bai X, et al. TextBoxes: a fast text detector with a single deep neural network[C]. national conference on artificial intelligence, 2017: 4161-4167.
3 R2CNN
與大部分目標檢測問題的一個顯著不同就是，文本往往是有傾斜方向的，因此檢測結果框如果沒有方向就不夠精確，R2CNN框架即Rotational Region CNN，就是將最后的檢測box定義為一個帶方向的box，另外也會同時預測一個無方向(即水平)的框來包包裹有方向的box。
文章引用量：150+
推薦指數：?????
[3] Jiang Y, Zhu X, Wang X, et al. R2CNN: Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection.[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, 2017.
4 EAST
EAST是一個基于DenseBox的旋轉文本檢測框架，不過與R2CNN的不同之處在于，它不是在最終box回歸的時候輸出旋轉框，而是使用了多個通道來預測旋轉信息，比如4個通道預測邊界距離，一個通道預測旋轉角度。
文章引用量：300+
推薦指數：?????
[4]?Zhou X, Yao C, Wen H, et al. EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector[C]. computer vision and pattern recognition, 2017: 2642-2651.
5 RRPN
RRPN是一個基于Faster RCNN框架的旋轉文本檢測框架，與R2CNN和EAST不同的是，它采用了帶方向的Region Proposal和RoI Pooling，因此本身就可以輸出帶方向的目標框。
文章引用量：200+
推薦指數：?????
[5] Ma J, Shao W, Ye H, et al. Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2018, 20(11): 3111-3122.
6?SegLink
文本有的時候非常的長，anchor box不一定能夠很好覆蓋，SegLink基于SSD目標檢測方法進行改進。首先檢測局部片段，然后通過規則將所有的片段進行連接，得到最終的文本行，這樣做的好處是可以檢測任意長度的文本行。
文章引用量：150+
推薦指數：?????
[6]?Shi B, Bai X, Belongie S, et al. Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments[C]. computer vision and pattern recognition, 2017: 3482-3490.
7??CRNN
CRNN是一個端到端的文本識別框架，它輸入整段的文本圖片。CRNN使用CNN進行特征提取，RNN進行隱藏狀態和空間特征建模，CTC用于對RNN的結果進行整合改進。
文章引用量：600+
推薦指數：?????
[7] Shi B, Bai X, Yao C, et al. An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, 39(11): 2298-2304.
8 綜述
最后，如果你想快速了解整個領域的發展現狀，可以閱讀相關的綜述文章[8-9]。
[8] 王潤民, 桑農, 丁丁,等. 自然場景圖像中的文本檢測綜述[J]. 自動化學報, 2018, 044(012):2113-2141.
[9]?Long S, He X, Yao C, et al. Scene Text Detection and Recognition: The Deep Learning Era.[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, 2018.
總結
本次我們介紹了初學文本檢測和識別值得讀的文章，另外當前文本檢測和識別的研究難點在于任意形狀文本檢測，多語言文本識別，端到端檢測與識別等方向，讀者可以繼續關注。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【每周CV论文】深度学习文本检测与识别入门必读文章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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