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title: '[2021-12-24] Prof. Po-Chyi Su, National Central University, "Scene Text Detection and Recognition – A Traditional Chinese Scene Text Recognition Competition"'

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# [2021-12-24] Prof. Po-Chyi Su, National Central University, "Scene Text Detection and Recognition – A Traditional Chinese Scene Text Recognition Competition"

場景文字辨識競賽

文字辨識通常是OCR，紙本資料scan成數位file editable，現在是希望用portable/phone拍照方式，自動化的documentation，另一個是hand written recognition，辨識效果已達極佳，當作device input，可以用軌跡辨認文字內容，困難點在排除複雜背景，偵測手指指尖，另一個應用是車牌辨識，不用去取key，但是情境和環境限定，因此辨識結果好，立一個研究室在不受控場景辨識車牌，而場景文字辨識，提供image ROi中可靠的information，locating text in image，可以做instance translation即時翻譯，或是協助視障者告訴她環境資訊，也可以透過圖片得到方向資訊，達到導航效果

常見做法是先找位置，在進行辨識，現在的方法多為end-to-end，挑戰在於文字多變，有很多種形態，有直有橫，也有遮蔽，環境也很複雜，甚至還有多國語言，DL法的出現，使該product達到可用，dataset也是公開的，方法可比姓提升，另有額外技術如data augmentation，使結果更進一步，希望在leaderboard分數好，且model更simple。過往常用connected component, MSER, SWT, HOG，使用experience, hand crafted feature解任務，可以在非DL環境得到可以的結果。

Dataset有SVHN, MNIST-M以及Yann LeCunn的LeNet approaches，DL使用end-to-end to get feature by learning，自AlexNet開始，Text也可以愈Object Detection的方式去偵測text位置，常用Mask RCNN、YOLO v4等，但是YOLO在斜斜的字上效果較差，而BDN修改label方法，使data可以更flexible，結果更好。

文字與object仍有差異，截成一半仍然是文字，且通常都很常又有歪斜，ancor based會有困難，因此有component based，用字元為單位找文字，也有FCN法，做pixel wise prediction，截取出文字確切位置。也有PixelLink方法，選擇那些pixel要連在一起。也有CTPN法，把RNN的方法納入，回歸長條的上下界線，但效果不佳，但遇到中文字，垂直的字效果不好。也有CRAFT方法，結果還有文字間的heatmap，但沒有release code。也有DRRG，看那些文字應該連在一起，使iou maximize。也有Differential Binarization，為當今SOTA結果，但在字元上效果差。

而Scene Text Recognition，如何interpolation使不規則字串拉直，feature extraction, syntax model(RNN)，有CDC/attention方法進行辨識。CDC由speech recognition來，encoder-decoder則來自attention。CRNN，cnn抽特徵，排列，RNN output result，使用CDC loss。也有ASTER/MORAN，使用attention方法，用更小心的方法把彎曲字拉直，也算是SOTA，但是transformer法，字與字之間的關聯性要高才行，中華文字較難辨識。

而benchmark dataset非常重要，impact training quality，也有人工生成的dataset，或train pretrained model，公用資料集的出現使大家可以評比。例如MSRA-TD500，用四點標記；COCO dataset；ICDAR，特別是用智慧眼鏡去拍的；CTW是大陸的dataset，只標中文，品質極高，簡體字為主。因此推出繁中dataset。也有人做合成text到image上的dataset，避免人工標記；也有人做unreal text直接人造3D建模，表現也不差。

常用IoU, precision,recall作為evaluation metric，本競賽用TIoU，希望讓包覆更精準。注意paperwithcode網站，一些相似做法都在上面，作為初步測試。EasyOCR可以辨識80種語言的程式，只能辨識水平，不可訓練；PaddleOCR，水平重直接可訓練。做了裁切式的syntax detection by segmentation approaches, 創意在data labeling上有，有classfication and heatmap branch做labelling，確保每一步都有用，generalize到各大dataset。辨識上花了很大力氣在data augmentation，只辨識中文可以到90%，中英數要用sequence model。有三場比賽，定位、辨識、定位+辨識。Label中英數字串、單字、混合、他國語言、模糊字串等。組別report會公開。

技術：大BATCH, ENSEMBLE, SOTA, multi-model ensemble, 2片V100

## Note
### The note I write is totally summarized version of speaker with minor my opinion. The citation is described below.

## Citation
### Topic: Scene Text Detection and Recognition – A Traditional Chinese Scene Text Recognition Competition
### Speaker:  Prof. Po-Chyi Su