AAAI 2019
- Introduction
作者列举了之前对于irregular text识别算法的缺点，认为sequence recognition的算法是一维的，存在label和sequence无法对齐的问题。于是作者提出了一种全新的基于FCN的对字符检测分类的二维文本识别算法。
一维序列识别算法和二维基于字符坐标识别算法的对比
- Model
作者从FCN网络获取灵感，思路是利用带有字符位置的样本对带有Character Attention 的FCN网络训练，使其能够对input image进行像素级的分割。然后将所有非背景的类型像素，根据空间位置排序形成text sequence。总体来说，是将irregular text recognition看作是图像分割问题，利用FCN+ Character Attention+ Deformable Convolution来解决。
2.1 Character Attention FCN
整体网络架构是基于FCN加上Attention机制，形成0.5H×0.5W×C的输出。
2.2 Character Attention module
加入Attention机制目的是高亮字符区域，让背景变暗，同事还可以分割字符。但是对于字符的Attention机制需要有精确到字符位置的训练样本。
2.3 Deformable Convolution
这个卷积是2017年提出的，可以为字符预测提供更加灵活多变的receptive field