EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector
参考：
https://arxiv.org/abs/1704.03155
https://blog.csdn.net/liuxiaoheng1992/article/details/82870923
https://blog.csdn.net/sdlypyzq/article/details/78425128
https://blog.csdn.net/zhangwei15hh/article/details/79899300
https://blog.csdn.net/Lancher_Mo/article/details/77937499
1、介绍：
提出了一个快速准确的场景文本检测方法，包含两个阶段： （1）利用完全卷积网络（FCN）模型，直接产生基于像素级的单词或文本行别预测，（2）产生的文本预测（旋转矩形或四边形），发送到非最大抑制以产生最终结果。
2、网络架构：
模型可以分为三个部分：特征提取器，特征合并分支和输出层。
【特征提取器】（PVANet）最初可以利用一个卷积层和池化层交错的卷积神经网络进行预训练，可以得到四个级别的特征图f1,f2,f3和f4，大小分别是原图的1/32,1/16,1/8和1/4。
【功能合并分支】在特征归并部分，逐步合并他们，在每一个归并阶段，从上一个阶段来的特征图最先进行unpooling，来增倍图的大小，然后与当前特征图级联（就是通道数串联）。然后，利用一个1*1的卷积层减少通道数并减少计算量，接着是一个3*3的卷积层将信息融合，最终产生本归并阶段的结果。在最后一个归并阶段之后，利用一个3*3卷积层产生最终的归并部分的特征图，并输入到输出层。
【输出层】score map大小为原图的1/4通道数为1，每个像素表示对应于原图中像素为文字的概率值，所以值在[0,1]范围内。文中对文本框的定义有两种，一种是旋转矩形(RBOX)，另一种是四边形(QUAD)对于RBOX，这个几何图形由4个通道的轴向包围盒（AABB）R和1个通道的旋转角度θ，θ表示像素所在框的倾斜角度，角度范围定义为[-45,45]度。其中4个通道分别表示4个距离（每个像素点到上右下左boundbox边界的距离）；对于QUAD Q，使用8个通道表示四边形四个顶点{pi | i<-{1,2,3,4}}到像素位置的坐标变换。由于每一个距离偏移都包含2个数字（δxi, δyi），那么几何输出包含了8个通道。
3、损失函数：
代价函数分两部分，如下，第一部分是分类误差，第二部分是几何误差，文中权衡重要性，λg=1。
【score map】的损失计算采用class-balanced cross-entropy
这样做可以很实用的处理正负样本不均衡的问题。 其中：
即β=反例样本数量/总样本数量 （balance factor）
【geometry map】的损失计算采用IoU loss，计算方法如下：
R^⋂R∗∣=wi∗hi计算可以通过下述方法
其中，Rˆ表示预测，R∗表示真实值
其中θ∗表示预测值，θˆ 表示真实值