[人工智能]Implicit Feature Alignment: Learn to Convert Text Recognizer to Text Spotter

Motivation

在两阶段的OCR算法中，文字识别算法的效果通常收到文字检测的效果限制。 作者提出了 Implicit Feature Alignment，IFA模块，能够让普通的文字检测模块在无需text detector下进行多行文字识别(识别篇章）。

通过将IFA整合到文字识别的两种主流方法 attention-based和CTC-based，分别对应attention-guided prediction(ADP)和Extended CTC(ExCTC)；并且为了抑制negative prediction，改进 Aggregation Cross-Entropy，提出Wassetein-based Hollow Aggreation Cross-Entropy(WH-ACE )

方法

模型在推理过程如图所示，输入图像$x$（单行文本或者多行文本），首先采用CNN的特征提取器$\mathfrak{F}$提取得到特征F

得到的特征$F$直接经过分类器$\mathfrak{C}$得到分类的结果图Y,其中K表示字符类别数+空字符

通过后处理就可以得到最终的预测序列。

IFA隐式位置对齐，从而特征F直接接分类器，能够在对应位置预测出正确的字符。下面详细介绍各个部分组件。

Attention-guided Dense Prediction(ADP)

模型在训练时图片用的单行文本。在通常的带注意力机制Encoder decoder中， attention decoder $\mathfrak{A}$采用RNN，GRU,LSTM等序列化输出文本，从而保证输出的序列关系，即
$$P(y|x)=P(y{1}_{|}x)P(y_2|x,y_1)?...?P(y_t|x,y_1,...,y_{t?1})$$
将attention map在t步记作${\alpha }_t$,

其中$e_{t,h,w}$是用来计算attention map的energy map或者score map。上下文向量$c_t$,

$c_t$作为分类器的输入，得到t时刻的预测$y_t$

损失函数为交叉熵损失函数，

softmax会鼓励预测接近one hot分布（感觉这部分是，t步预测时attenion map通常只在对应的字符附件有响应，从而才有下面的公式）

所以这里是认为attention map的机制实现了对齐的，从而网络也学习到像素对应的位置特征。

Extended CTC(ExCTC)

这里的ExCTC是利用squeezeNet channel-wise做attention的思想，将得到的$N?C?H?W$的feature map沿着$H$维度做attention，这样通过softmax后每一列只有一个响应，在沿着$H$方向求和，得到$N?C?1?W$，最后直接过分类器都得到预测结果，预测结果是1维的，接下来就是传统的CTC loss。

Wassertein-based Hollow ACE(WH-ACE)

后处理

通过分类器，最终得到对应的二维的字符预测结果，接下来就需要后处理。这里的后处理类似于DFS求解连通域
按照从左到右，从上到下的顺序，寻找每一个非blank预测结果，将所有联通的结果合并算作一个，最后得到最后的结果。

总结

本文在训练用单行文本训练，通过设计的attention模块和exCTC保证网络在不需要字符级的标注下，能够在多行文本inference在不同位置预测对应字符。但是感觉从原理上attention 部分在多行能够起作用，SE部分多行文本应该一列只有一个响应啊，虽然在inference的时候将SE的去掉，也许是通过训练时后只用单行文本，用SE来引导网络在对应位置和字符建立implicit的约束吧。