Wetext: Scene text detection under weak supervision (ECCV 2017)


  • 논문 제목: Wetext: Scene text detection under weak supervision
  • 연구 기관: Infocomm, Nanyang Technological Univ., National Univ. of Singapore


본 연구는 문자 인식 시, 학습 데이터가 부족할 경우 semi-supervised or weakly supervised learning 을 통해 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 보여주는 기술에 관한 것이다 (어찌보면 굳이 테스트 해보지 않아도 당연히 성능이 올라갈 것으로 유추할 수 있어 보인다. 물론 성능 향상 폭이 어느 정도인지는 해 봐야 알 수 있겠지만...).

문자 인식은 크게 2 가지 방식의 기술이 존재한다. 첫째는, 본 연구에서 채용한 것과 같이 단위 문자 (character) 를 검출한 후, 이들의 조합으로 단어 (text line 또는 word) 를 생성하는 방식이다. 둘째는, 단어를 한번에 검출하고 인식하는 방식이다. 본 연구는 첫번째 방법의 인식 기술을 채택하여 실험하였다. 

  • 문자열 검출 기술
    • 단위 문자 검출 (Character detection and recognition)
      • 1 stage object detection 기술인 SSD (Single Shot multibox Detecto) 를 채용하여 단위 문자 검출
      • Backbone 은 VGG-16 구조를 채용하고, 마지막 fully connected layer 는 additional conv. layer 로 대체
      • Base feature + additional feature 적용 (-> multi-scale feature)
      • 각 feature point 에서 6 개 값을 추정 (bounding box 4 offsets + 2 text/background scores) 
      • Inferencing stage 에서 NMS (Non-Maximum Suppression) 적용 (1,000 개 후보 box 를 500개로 축소)
    • 단어 검출 (text line extraction)

본 연구에서 의미있는 부분은 semi-supervised 또는 weakly supervised learning 시 OCR 성능이 얼마나 향상될 수 있는가에 관한 것이다. 아래에 각 학습 방법에 대한 설명을 기술하였다.

  • Semi-supervised learning
    • Character 단위로 레이블 정보가 있는 소규모 annotated DB 를 이용하여 'light model' 을 학습
    • Light model 을 이용하여 레이블 정보가 없는 대규모 unannotated DB (R) 를 인식하여 학습 후보 character box 를 생성
    • 학습 후보 character box 중,  confidence score 가 threshold (S = 0.5) 이상일 경우 학습 DB 에 추가
  • Weakly supervised learning
    • Character 단위로 레이블 정보가 있는 소규모 annotated DB 를 이용하여 'light model' 을 학습
    • Light model 로 weakly annotated data (R’) 을 인식하여 학습 후보 character box 생성
      • Weakly annotated DB: Character 단위 레이블은 없으나, word 단위 레이블이 존재하는 대규모 DB
    • 학습 후보 character box 중 confidence score 가 threshold (S’ = 0.2) 보다 크고, 후보 character box 와 ground truth word box overlap 이 0.8 이상일 경우 학습 DB 에 추가
굳이 실험 결과를 직접 보지 않더라도 semi-supervised learning 보다 weakly supervised learning 이 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 예상할 수 있다. Semi-supervised 방식은 레이블 정보가 아무것도 없는 DB 를 사용하며, weakly supervised  방식은 그나마 word 레이블이 존재하므로, weakly supervised 방식이 학습에 추가할 DB 를 선정함에 있어 true positive sample 을 선택할 확률이 더 클 수 밖에 없다. 이러한 이유로 weakly supervised learning 방식의 confidence score threshold 를 semi-supervised learning 방식의 threshold 보다 훨씬 작은 값으로 설정한 것으로 추정된다.

[ 실험 결과 ]

  • Test DB 구성
    • ICDAR 2013 dataset (light model 학습에 사용)
      • Character level bounding box
      • 229 training image + 233 testing images 
    • FORU dataset
      • Flickr website 에서 수집, word/character level bounding box label
      • 1162 images, 14888 annotated characters 
    • COCOText dataset
      • 14712 images
      • Word level bounding box label
    • SWT dataset
      • 307 images (텍스트 가독성 떨어짐)
      • Word level bonding box label

  • Training details
    • ImageNet DB 를 이요하여 VGG-16 을 pre-training
    • Initial learning rate 10-3, 10K iteration 후 learning rate 10-4 변경, 총 15K iteration
    • SGD (batch size 32) + Momentum optimizer (rho = 0.9)
    • weight decay 5 * 10-4
    • Batch size 32
    • Training input image size 512 x 512
    • Inferencing input image size 600 x 600
실험 결과는 예상대로 weakly supervised learning 방식이 가장 우수하다. 아래 그림 및 테이블 참고.





[ Reference ]

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