ECCV 2020 論文大盤點 - OCR 篇
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來源：我愛計算機視覺
本文盤點?ECCV 2020?與?OCR 相關(guān)論文，包括?Text Detection（文本檢測）、Text Recognition（文本識別）、神經(jīng)架構(gòu)搜索+文本識別、文本超分辨率、Scene text spotting（將檢測和識別放一起，端到端文本識別）。
An End-to-End OCR Text Re-organization Sequence Learning for Rich-text Detail Image Comprehension
作者 |?Liangcheng Li, Feiyu Gao, Jiajun Bu, Yongpan Wang, Zhi Yu, Qi Zheng
單位 | 浙江大學(xué)；阿里巴巴等
論文 |?https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
papers_ECCV/papers/123700086.pdf
備注 |?ECCV 2020
PlugNet: Degradation Aware Scene Text Recognition Supervised by a Pluggable Super-Resolution Unit
作者 |?Yongqiang Mou, Lei Tan, Hui Yang, Jingying Chen, Leyuan Liu, Rui Yan, Yaohong Huang
單位 | ImageDT圖匠數(shù)據(jù)；華中師范大學(xué)
論文 |?https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
papers_ECCV/papers/123600154.pdf
備注 |?ECCV 2020
作者提出一個含有可插拔超分辨單元的端到端學(xué)習(xí)的文本識別方法（PlugNet），極大的解決了低質(zhì)量圖像識別的難題。
Adaptive Text Recognition through Visual Matching
作者 |?Chuhan Zhang,?Ankush Gupta,?Andrew Zisserman
單位 | 牛津大學(xué)；DeepMind
論文 |?https://arxiv.org/abs/2009.06610
代碼 |?https://github.com/Chuhanxx/FontAdaptor
主頁?|?http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/FontAdaptor20/
備注 |?ECCV 2020
本文旨在解決文檔中文本識別的廣泛性與靈活性。引入一個新模型，利用語言中字符的重復(fù)性，將視覺表征學(xué)習(xí)和語言建模階段分離，將文本識別變成 shape matching 問題。
RobustScanner: Dynamically Enhancing Positional Clues for Robust Text Recognition
作者 |?Xiaoyu Yue,?Zhanghui Kuang,?Chenhao Lin,?Hongbin Sun,?Wayne Zhang
單位 | 商湯；西安交通大學(xué)
論文 |?https://arxiv.org/abs/2007.07542
備注 |?ECCV 2020
AutoSTR: Efficient Backbone Search for Scene Text Recognition
作者 |?Hui Zhang,?Quanming Yao,?Mingkun Yang,?Yongchao Xu,?Xiang Bai
單位 | 華中科技大學(xué)；第四范式(北京)技術(shù)有限公司
論文 |?https://arxiv.org/abs/2003.06567
代碼 |?https://github.com/AutoML-4Paradigm/AutoSTR
備注 |?ECCV 2020
本項工作，作者受神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)的成功啟發(fā)，可以識別出比人類設(shè)計更好的架構(gòu)。提出自動STR(AutoSTR)來搜索依賴于數(shù)據(jù)的框架，以提高文本識別性能。
為STR設(shè)計了一個特定領(lǐng)域的搜索空間，其中包含了對操作的選擇和對下采樣路徑的約束。然后，提出一種兩步搜索算法，將操作和下采樣路徑解耦，在給定空間中進行高效搜索。
實驗證明，通過搜索數(shù)據(jù)相關(guān)的骨干，AutoSTR可以在標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)上以更少的FLOPS和模型參數(shù)超越最先進的方法。
Scene Text Image Super-resolution in the wild
作者 |?Wenjia Wang,?Enze Xie,?Xuebo Liu,?Wenhai Wang,?Ding Liang,?Chunhua Shen,?Xiang Bai
單位 | 商湯；香港大學(xué)；南京大學(xué)；阿德萊德大學(xué)；華中科技大學(xué)
論文 |?https://arxiv.org/abs/2005.03341
代碼 |?https://github.com/JasonBoy1/TextZoom
備注 |?ECCV 2020
介紹了第一個真正意義上的配對場景文本超分辨率數(shù)據(jù)集TextZoom，采用不同的焦距。用三個子集來標(biāo)注和分配數(shù)據(jù)集：分別是簡單、中等和困難。
通過比較和分析在合成LR和提出的LR圖像上訓(xùn)練的模型，證明了所提出的數(shù)據(jù)集 TextZoom 的優(yōu)越性，并從不同方面證明了場景文本SR的必要性。
另外該問還提出一個新的文本超分辨率網(wǎng)絡(luò)，有三個新穎的模塊。通過在TextZoom上的訓(xùn)練和測試，以及公平的比較，證明它明顯超過了7種有代表性的SR方法。
Scene text spotting
Mask TextSpotter v3: Segmentation Proposal Network for Robust Scene Text Spotting
作者 |?Minghui Liao,?Guan Pang,?Jing Huang,?Tal Hassner,?Xiang Bai
單位 | 華中科技大學(xué)；Facebook AI
論文 |?https://arxiv.org/abs/2007.09482
代碼 |?https://github.com/MhLiao/MaskTextSpotterV3
解讀｜Mask TextSpotter v3 來了！最強端到端文本識別模型
備注 |?ECCV 2020
目前的方法多用 RPN 來進行 integrating detection and recognition（集檢測與識別一體）的場景文本檢測，但在極端長寬比或不規(guī)則形狀的文本以及密集定向的文本中進行操作有一定的困難。
因此，本文提出Mask TextSpotter v3，一個端到端可訓(xùn)練的場景文本發(fā)現(xiàn)器，采用 Segmentation Proposal Network (SPN) 來代替 RPN。SPN是無錨的，可以準(zhǔn)確地表示任意形狀的提案，所以優(yōu)于 RPN。Mask TextSpotter v3 可以處理極端長寬比或不規(guī)則形狀的文本實例，并且識別精度不會受到附近文本或背景噪聲的影響。
具體來說，在Rotated ICDAR 2013數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)比最先進的方法高出21.9%（旋轉(zhuǎn)魯棒性），在Total-Text數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)比最先進的方法高出5.9%（形狀魯棒性），在MSRA-TD500數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)也達到了最先進的水平（長寬比魯棒性）。
AE TextSpotter: Learning Visual and Linguistic Representation for Ambiguous Text Spotting
作者 |?Wenhai Wang,?Xuebo Liu,?Xiaozhong Ji,?Enze Xie,?Ding Liang,?Zhibo Yang,?Tong Lu,?Chunhua Shen,?Ping Luo
單位 |?南京大學(xué)；商湯；香港大學(xué)；阿里巴巴；阿德萊德大學(xué)
論文 |?https://arxiv.org/abs/2008.00714
代碼 |?https://github.com/whai362/TDA-ReCTS
備注 |?ECCV 2020
問題：字符之間的間距較大或字符均勻分布在多行多列時，會發(fā)生歧義，使得許多視覺上可信的字符分組。
方案：提出一種新型文本發(fā)現(xiàn)器，消除歧義文本發(fā)現(xiàn)器(AE TextSpotter)，可以同時學(xué)習(xí)視覺和語言特征，以顯著降低文本檢測的歧義性。
優(yōu)點：1、語言表征與視覺表征在同一框架，作者表示是第一次利用語言模型來改進文本檢測。
2、利用精心設(shè)計的語言模塊降低了錯誤文本行的檢測置信度，使其在檢測階段容易被修剪。
3、實驗表明，AE TextSpotter比其他SOTA方法有很大的優(yōu)勢。例如，從IC19-ReCTS數(shù)據(jù)集中精心挑選了一組極度模糊的樣本進行驗證，所提出方法超過其他方法4%以上。
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