Scene Text Telescope: Text-focused Scene Image Super-Resolution [Kor]
Chen et al. / Scene Text Telescope - Text-focused Scene Image Super-Resolution / CVPR 2021
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Chen et al. / Scene Text Telescope - Text-focused Scene Image Super-Resolution / CVPR 2021
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Scene Text Recognition (STR)란, 일상적인 풍경 이미지에서 글자를 인식하는 task입니다.
(활용 예시: 운전면허증에 있는 문자 읽기, ID card에서의 글자 인식, etc)
최근 STR분야에 대한 연구가 활발하지만, 저해상도(Low-Resolution, 이하 LR) 이미지에서는 아직까지도 많은 성능 개선이 필요합니다.
하지만 실생활에서 LR 텍스트 이미지를 사용하는 경우는 꽤나 많습니다. 예를 들어, 초점이 잘 맞지 않는 카메라로 찍은 이미지나 용량을 줄이기 위해 불가피하게 압축된 텍스트 이미지들이 있습니다.
→ 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 텍스트에 초점을 맞춘 초해상화 (Super-Resolution, 이하 SR) 프레임워크를 제안합니다.
Scene Text Recognition
Shi, Baoguang, Xiang Bai, and Cong Yao. "An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39.11 (2016): 2298-2304.
: 이 논문에서는 CNN과 RNN을 결합하여 텍스트 이미지에서 sequential한 특징을 구했으며, CTC decoder [1]를 사용하여 ground truth에 가장 가깝게 접근할 수 있는 path를 선택할 확률을 최대화했다고 합니다.
Shi, Baoguang, et al. "Aster: An attentional scene text recognizer with flexible rectification." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 41.9 (2018): 2035-2048.
: 이 논문에서는 Spatial Transformer Network를 사용하여 텍스트 이미지를 어느정도 rectify하고 attention mechanism을 활용하여 각 타임스텝마다 특정 문자에 초점을 두었다고 합니다.
→ 하지만 위의 논문들 경우 이미지에서 휘어있는(curved) 텍스트들을 처리하기에는 적합하지 않다고 합니다.
Text Image Super-Resolution
Mou, Yongqiang, et al. "Plugnet: Degradation aware scene text recognition supervised by a pluggable super-resolution unit." Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XV 16. Springer International Publishing, 2020.
: 이 논문에서는 multi-task 프레임워크를 고안하여 text-specific한 특징들을 고려하였다고 합니다.
Wang, Wenjia, et al. "Scene text image super-resolution in the wild." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
: 이 논문의 경우에는 text SR 데이터셋인 _TextZoom_을 제안하고, _TSRN_이라는 SR네트워크를 제안했습니다.
→ 하지만, 이 두가지 논문의 경우 이미지의 모든 픽셀을 고려하기 때문에 배경으로 인한 disturbance 문제가 생길 수 있으며, 이는 텍스트를 upsampling했을 때 성능 문제를 야기할 수 있다고 합니다.
기본적으로, 본 논문에서는 Scene Text Telescope (텍스트에 초점을 맞춘 SR 프레임워크)를 제안합니다.
먼저, 임의의 방향으로 회전되어있는 텍스트를 처리하기 위해, TBSRN (Transformer-Based Super-Resolution Network) 을 고안하여 텍스트의 sequential한 information을 고려했습니다
또한, 위에서 언급했던 이미지 배경으로 인한 disturbance문제를 해결하기 위해, SR을 이미지 전체에 집중하여 하기보다는 텍스트에 초점을 두었습니다. 따라서, 텍스트 각 문자의 position과 content를 고려하는 Position-Aware Module 과 Content-Aware Module 을 두었습니다.
나아가, LR 이미지에서 헷갈릴 수 있는 문자들을 고려하여 Content-Aware Module 에서 weighted cross-entropy loss 를 사용했습니다.
추가적으로, 아래의 논문들은 본 논문의 Model 과 Evaluation에서 참고된 논문들입니다.
Luo, Canjie, Lianwen Jin, and Zenghui Sun. "Moran: A multi-object rectified attention network for scene text recognition." Pattern Recognition 90 (2019): 109-118.
Shi, Baoguang, Xiang Bai, and Cong Yao. "An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39.11 (2016): 2298-2304.
Shi, Baoguang, et al. "Aster: An attentional scene text recognizer with flexible rectification." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 41.9 (2018): 2035-2048.
Wang, Wenjia, et al. "Scene text image super-resolution in the wild." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
Scene Text Telescope 는 크게 아래의 세가지 모듈로 구성되어 있습니다.
→ Pixel-Wise Supervision Module + Position-Aware Module + Content-Aware Module
Pixel-Wise Supervision Module
먼저, LR 이미지는 [2]에서 언급되었던 misalignment 문제 해결을 위해 STN (Spatial Transformer Network) 을 통과합니다.
그 후, rectified된 이미지는 TBSRN 을 통과합니다. TBSRN 의 구성은 아래 그림과 같습니다.
TBSRN (Transformer-based Super-Resolution Networks)
CNN × 2 : feature map을 추출하기 위한 부분
Self-Attention Module : sequential한 정보를 고려하기 위한 부분
2-D Positional Encoding : spatial / positional한 정보를 고려해주는 부분
마지막으로, 이미지는 pixel-shuffling 을 통해 SR로 upsampling됩니다.
Position-Aware Module
Position-Aware 모듈에서는 먼저 synthetic 텍스트 데이터셋 (Syn90k [3], SynthText [4], etc) 을 이용하여 트랜스포머를 기반으로 한 recognition 모델을 pre-train시킵니다.
이때, 각 time-step의 attending region을 positional clue로 사용합니다.
위의 과정에서 구한 attention map들로 L1 loss 를 계산합니다.
Content-Aware Module
해당 모듈에서는 먼저, EMNIST [5]를 이용하여 VAE (Variational Autoencoder) 를 학습시켜 텍스트 각 문자의 2차원 latent representaion을 구합니다.
Overall Loss Function
(위의 식에서 lambda 들은 loss term들 사이의 균형을 조절하기 위한 hyperparameter입니다.)
Dataset
TextZoom [2] : 학습을 위한 LR-HR 이미지 17,367쌍 + testing을 위한 이미지 4,373쌍 (easy subset 1,619쌍 / medium 1,411쌍 / hard 1,343쌍)
+) LR 이미지 해상도 : 16 × 64 / HR 이미지 해상도 : 32 × 128
Evaluation metric
SR 이미지 의 경우, 아래의 두가지 metric을 사용합니다.
PSNR (Peak Signal-to-Noist Ratio)
SSIM (Structural Similarity Index Measure)
나아가, 텍스트에 초점을 맞춘 metric을 두가지 더 사용합니다. 참고로, 아래의 두가지 metric은 논문에서 제안된 metric들입니다. 이 두가지 metric의 경우, SynthText [4] 와 U-Net [6] 에서의 방법을 사용하여 이미지의 텍스트 부분만 고려합니다.
TR-PSNR (Text Region PSNR)
TR-SSIM (Text Region SSIM)
Implementation Details
HyperParameters
Optimizer : Adam
Batch 크기 : 80
Learning Rate : 0.0001
사용한 GPU : NVIDIA TITAN Xp GPUs (12GB × 4)
Ablation Study
나아가, 본 논문에서는 각 모듈 및 요소 (backbone, Position-Aware Module, Content-Aware Module, etc.) 들의 효과를 검증하기 위해 ablation study를 진행했습니다.
데이터셋 : TextZoom [2]
+) 아래의 표들에서 Recognition 정확도는 pre-train된 CRNN [7]을 기반으로 계산되었습니다.
Results on TextZoom [2]
각각 다른 backbone을 기반으로 세 가지 모델 (CRNN [7], ASTER [8], MORAN [9]) 에서의 정확도를 비교했으며, 결과는 아래 표와 같습니다.
본 논문의 TBSRN 를 backbone으로 사용했을 때의 정확도가 상대적으로 높음을 확인할 수 있습니다.
Visualized Examples
Failure Cases
또한, 논문에서는 SR에서 제대로 인식을 하지 못한 경우도 조사를 했는데, 해당 경우들은 아래와 같습니다.
길거나 작은 텍스트
배경이 복잡하거나 occlusion이 있는 경우
Artistic한 폰트 또는 손글씨
학습 데이터셋에 label이 없는 이미지들
요약하자면, 본 논문은
불규칙한 텍스트 이미지들을 처리하기 위해 self-attention mechanism을 사용한 TBSRN 을 backbone으로 사용했고,
헷갈릴만한, 즉, 인식이 까다로운 문자들을 고려해 weighted cross-entropy loss를 사용하고,
텍스트에 초점을 둔 여러가지 module로 구성된,
Super-Resolution 모델 (Scene Text Telescope) 을 제안한 논문입니다.
SR technique을 텍스트에 초점을 두어 사용하면 성능이 향상될 수 있다.
Ablation study나 Failure case 설명 등이 잘 되어 있는 논문은 fancy하다!
박나현 (Park Na Hyeon)
NSS Lab, KAIST EE
julia19@kaist.ac.kr
Korean name (English name): Affiliation / Contact information
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...
Graves, Alex, et al. "Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks." Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. 2006.
Wang, Wenjia, et al. "Scene text image super-resolution in the wild." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
Jaderberg, Max, et al. "Reading text in the wild with convolutional neural networks." International journal of computer vision 116.1 (2016): 1-20.
Gupta, Ankush, Andrea Vedaldi, and Andrew Zisserman. "Synthetic data for text localisation in natural images." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
Cohen, Gregory, et al. "EMNIST: Extending MNIST to handwritten letters." 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2017.
Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. "U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation." International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2015.
Shi, Baoguang, Xiang Bai, and Cong Yao. "An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39.11 (2016): 2298-2304.
Shi, Baoguang, et al. "Aster: An attentional scene text recognizer with flexible rectification." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 41.9 (2018): 2035-2048.
Luo, Canjie, Lianwen Jin, and Zenghui Sun. "Moran: A multi-object rectified attention network for scene text recognition." Pattern Recognition 90 (2019): 109-118.
+) 해당 모듈에서, loss는 으로 표현되며, 이때 은 각각 HR이미지와 SR이미지입니다.
HR 이미지가 주어졌을 때, 트랜스포머의 output은 attention map들의 리스트 형태입니다. 다시 말해, output은 로 표현될 수 있는데, 이 때 는 i번째 time-step에서의 attention map이며, 은 text label의 길이입니다.
SR이미지 또한 트랜스포머를 통과시켜 를 구합니다.
각 time-step마다 pre-train된 트랜스포머의 결과값 ()과 ground-truth label을 비교합니다.
즉, (content loss)는 아래와 같이 계산할 수 있습니다.
→ (= t번째 step에서의 ground-truth)
