[논문 리뷰] IncepText: A New Inception-Text Module with Deformable PSROI Pooling for Multi-Oriented Scene Text Detection

Qiangpeng Yang, Mengli Cheng외 5명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 03.

Handwritten Text Recognition Techniques참고 문헌 18인용 수 36

한 줄 요약

이 논문은 다중 방향성 스트리트 텍스트 검출을 위한 새로운 딥러닝 모듈인 IncepText를 제안한다. 이 모듈은 인셉션 스타일 아키텍처와 변형 가능 PSROI 풀링을 통합하여 임의의 방향으로 기울여진 텍스트에서 정확도를 향상시킨다. 이 방법은 ICDAR2015 및 MSRA-TD500 벤치마크에서 최신 기술 수준의 성능을 달성하여 난이도 높은 기울임, 곡선형 텍스트 인스턴스에서 뛰어난 강건성과 정밀도를 입증한다.

ABSTRACT

Incidental scene text detection, especially for multi-oriented text regions, is one of the most challenging tasks in many computer vision applications. Different from the common object detection task, scene text often suffers from a large variance of aspect ratio, scale, and orientation. To solve this problem, we propose a novel end-to-end scene text detector IncepText from an instance-aware segmentation perspective. We design a novel Inception-Text module and introduce deformable PSROI pooling to deal with multi-oriented text detection. Extensive experiments on ICDAR2015, RCTW-17, and MSRA-TD500 datasets demonstrate our method's superiority in terms of both effectiveness and efficiency. Our proposed method achieves 1st place result on ICDAR2015 challenge and the state-of-the-art performance on other datasets. Moreover, we have released our implementation as an OCR product which is available for public access.

연구 동기 및 목표

• 자연 스트리트 이미지 내에서 다중 방향성, 곡선형, 기울인 텍스트를 검출하는 데 도전하는 문제를 해결한다.
• 기존 방법이 실패하는 복잡한 스트리트 텍스트 환경에서 검출 정확도와 강건성을 향상시킨다.
• 인셉션 모듈의 표현 능력과 기울인 텍스트를 위한 적응형 풀링을 조합한 새로운 모듈을 제안한다.
• 임의의 방향으로 기울여진 텍스트 인스턴스에 대한 특징 추출 및 국소화를 향상시킨다.
• 표준 스트리트 텍스트 검출 벤치마크에서 최신 기술 수준의 성능을 달성한다.

제안 방법

• 다양한 스케일의 특징 추출을 위해 표준 합성곱 레이어를 인셉션 스타일 모듈로 대체하는 새로운 Inception-Text 모듈을 설계한다.
• 기울임이나 비정규적인 모양의 텍스트 영역에서 특징을 적응적으로 샘플링하기 위해 변형 가능 PSROI 풀링을 통합한다.
• 텍스트 방향과 형태에 따라 샘플링 위치를 동적으로 조정하기 위해 변형 가능 합성곱 메커니즘을 사용한다.
• 인셉션 모듈과 변형 가능 풀링을 조합하여 임의의 방향으로 기울여진 텍스트에 대한 특징 표현을 향상시킨다.
• 분류, 국소화, 방향 회귀를 통합한 다중 태스크 손실을 사용하여 엔드 투 엔드 네트워크를 훈련시킨다.
• 변형 가능 풀링의 공간적 및 구조적 유연성을 활용하여 곡선형 및 기울인 텍스트에서 국소화 정확도를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인셉션 아키텍처와 변형 가능 풀링을 조합한 하이브리드 모듈이 다중 방향성 텍스트 검출에 기여하는가?
• RQ2 제안된 IncepText 모듈은 난이도 높은 기울임 및 곡선형 텍스트가 포함된 벤치마크에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 임의의 방향으로 기울여진 텍스트 검출에서 변형 가능 PSROI 풀링이 표준 ROI 풀링을 능가하는가?
• RQ4 인셉션 설계가 스트리트 텍스트 검출의 특징 표현을 얼마나 향상시키는가?
• RQ5 제안된 방법은 다양한 텍스트 방향을 가진 다양한 스트리트 텍스트 데이터셋에 일반화 가능한가?

주요 결과

• IncepText 모듈은 ICDAR2015 스트리트 텍스트 검출 벤치마크에서 최신 기술 수준의 성능를 달성하여 평균 평균 정밀도 측면에서 기존 방법을 능가한다.
• MSRA-TD500 데이터셋에서 모델은 곡선형 및 기울인 텍스트에서 뛰어난 정확도를 보이며, 기준 모델 대비 F-스코어에서 상당한 향상을 보였다.
• 변형 가능 PSROI 풀링은 표준 ROI 풀링에 비해 기울임이나 비정규적인 모양의 텍스트 영역에 더 나은 국소화를 가능하게 했다.
• 인셉션 스타일 모듈은 다중 스케일 특징 학습을 향상시켜 다양한 텍스트 형태와 방향에서 더 강건한 검출을 이끌어냈다.
• 분류, 국소화, 방향 회귀를 동시에 수행하는 엔드 투 엔드 훈련 프레임워크는 일관된 성능 향상을 이끌어냈다.
• 제거 실험 결과, 인셉션 모듈과 변형 가능 풀링이 전체 성능 향상에 기여하는 데 중요한 역할을 한다는 것이 확인되었다.