SSD: Signle Shot Detector 用于自然场景文字检测

Posted 2022-12-01 chenxp2311

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了SSD: Signle Shot Detector 用于自然场景文字检测相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

之前我在论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector 中，讲了这个最新的 Object Detection 算法。

既然 SSD 是用来检测物体的，那么可不可以将 SSD 用来检测自然场景图像中的文字呢？答案肯定是可以的～

同时，受到浙大 solace_hyh 同学的 ssd-plate_detection 工作，这篇文章记录我自己将 SSD 用于文字检测的过程。

全部的代码上传到 Github 了：https://github.com/chenxinpeng/SSD_scene-text-detection，代码质量不太高，还请高手指点。^_^

准备与转换数据集

ICDAR 2011 数据集训练集共有 229 张图像，我将其分为 159 张、70张图像两部分。前者用作训练，后者用于训练时进行测试。

下面就是要将这些图像，转换成 lmdb 格式，用于 caffe 训练；将文字区域的标签，转换为 Pascal VOC 的 XML 格式。

将 ground truth 转换为 Pascal VOC XML 文件

先将 ICDAR 2011 给定的 gt_**.txt 标签文件转换为 Pascal VOC XML 格式。

先看下原来的 gt_**.txt 格式，如下图，有一张原始图像：

下面是其 ground truth 文件：

158,128,412,182,"Footpath"
442,128,501,170,"To"
393,198,488,240,"and"
63,200,363,242,"Colchester"
71,271,383,313,"Greenstead"

ground truth 文件格式为： $x_min,\\ y_min,\\ x_max,\\ y_max,\\ label$ 。同时，要注意，这里的坐标系是如下摆放：

将 ground truth 的 txt 文件转换为 Pascal VOC 的 XML 格式的代码如下：

#! /usr/bin/python

import os, sys
import glob
from PIL import Image

# ICDAR 图像存储位置
src_img_dir = "/media/chenxp/Datadisk/ocr_dataset/ICDAR2011/train-textloc"
# ICDAR 图像的 ground truth 的 txt 文件存放位置
src_txt_dir = "/media/chenxp/Datadisk/ocr_dataset/ICDAR2011/train-textloc"

img_Lists = glob.glob(src_img_dir + '/*.jpg')

img_basenames = [] # e.g. 100.jpg
for item in img_Lists:
    img_basenames.append(os.path.basename(item))

img_names = [] # e.g. 100
for item in img_basenames:
    temp1, temp2 = os.path.splitext(item)
    img_names.append(temp1)

for img in img_names:
    im = Image.open((src_img_dir + '/' + img + '.jpg'))
    width, height = im.size

    # open the crospronding txt file
    gt = open(src_txt_dir + '/gt_' + img + '.txt').read().splitlines()

    # write in xml file
    os.mknod(src_txt_dir + '/' + img + '.xml')
    xml_file = open((src_txt_dir + '/' + img + '.xml'), 'w')
    xml_file.write('<annotation>\\n')
    xml_file.write('    <folder>VOC2007</folder>\\n')
    xml_file.write('    <filename>' + str(img) + '.jpg' + '</filename>\\n')
    xml_file.write('    <size>\\n')
    xml_file.write('        <width>' + str(width) + '</width>\\n')
    xml_file.write('        <height>' + str(height) + '</height>\\n')
    xml_file.write('        <depth>3</depth>\\n')
    xml_file.write('    </size>\\n')

    # write the region of text on xml file
    for img_each_label in gt:
        spt = img_each_label.split(',')
        xml_file.write('    <object>\\n')
        xml_file.write('        <name>text</name>\\n')
        xml_file.write('        <pose>Unspecified</pose>\\n')
        xml_file.write('        <truncated>0</truncated>\\n')
        xml_file.write('        <difficult>0</difficult>\\n')
        xml_file.write('        <bndbox>\\n')
        xml_file.write('            <xmin>' + str(spt[0]) + '</xmin>\\n')
        xml_file.write('            <ymin>' + str(spt[1]) + '</ymin>\\n')
        xml_file.write('            <xmax>' + str(spt[2]) + '</xmax>\\n')
        xml_file.write('            <ymax>' + str(spt[3]) + '</ymax>\\n')
        xml_file.write('        </bndbox>\\n')
        xml_file.write('    </object>\\n')

    xml_file.write('</annotation>')

x上面代码运行结果是得到如下的 XML 文件，同样用上面的 100.jpg 图像示例，其转换结果如下：

<annotation>
    <folder>VOC2007</folder>
    <filename>100.jpg</filename>
    <size>
        <width>640</width>
        <height>480</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <object>
    ......
</annotation>

上面代码生成的 XML 文件，与图像文件存储在一个地方。

生成训练图像与 XML 标签的位置文件

这一步，按照 SSD 训练的需求，将图像位置，及其对应的 XML 文件位置写入一个 txt 文件，供训练时读取，一个文件名称叫做：trainval.txt 文件，另一个叫做：test.txt 文件。形式如下：

scenetext/JPEGImages/106.jpg scenetext/Annotations/106.xml
scenetext/JPEGImages/203.jpg scenetext/Annotations/203.xml
scenetext/JPEGImages/258.jpg scenetext/Annotations/258.xml
scenetext/JPEGImages/122.jpg scenetext/Annotations/122.xml
scenetext/JPEGImages/103.jpg scenetext/Annotations/103.xml
scenetext/JPEGImages/213.jpg scenetext/Annotations/213.xml
scenetext/JPEGImages/149.jpg scenetext/Annotations/149.xml
......

生成的代码如下：

#! /usr/bin/python

import os, sys
import glob

trainval_dir = "/home/chenxp/data/VOCdevkit/scenetext/trainval"
test_dir = "/home/chenxp/data/VOCdevkit/scenetext/test"

trainval_img_lists = glob.glob(trainval_dir + '/*.jpg')
trainval_img_names = []
for item in trainval_img_lists:
    temp1, temp2 = os.path.splitext(os.path.basename(item))
    trainval_img_names.append(temp1)

test_img_lists = glob.glob(test_dir + '/*.jpg')
test_img_names = []
for item in test_img_lists:
    temp1, temp2 = os.path.splitext(os.path.basename(item))
    test_img_names.append(temp1)

dist_img_dir = "scenetext/JPEGImages"
dist_anno_dir = "scenetext/Annotations"

trainval_fd = open("/home/chenxp/caffe/data/scenetext/trainval.txt", 'w')
test_fd = open("/home/chenxp/caffe/data/scenetext/test.txt", 'w')

for item in trainval_img_names:
    trainval_fd.write(dist_img_dir + '/' + str(item) + '.jpg' + ' ' + dist_anno_dir + '/' + str(item) + '.xml\\n')

for item in test_img_names:
    test_fd.write(dist_img_dir + '/' + str(item) + '.jpg' + ' ' + dist_anno_dir + '/' + str(item) + '.xml\\n')

生成 test name size 文本文件

这一步，SSD 还需要一个名叫：test_name_size.txt 的文件，里面记录训练图像、测试图像的图像名称、height、width。内容形式如下：

106 480 640
203 480 640
258 480 640
318 480 640
122 480 640
103 480 640
320 640 480
......

生成这个文本文件的代码如下：

#! /usr/bin/python

import os, sys
import glob
from PIL import Image

img_dir = "/home/chenxp/data/VOCdevkit/scenetext/JPEGImages"

img_lists = glob.glob(img_dir + '/*.jpg')

test_name_size = open('/home/chenxp/caffe/data/scenetext/test_name_size.txt', 'w')

for item in img_lists:
    img = Image.open(item)
    width, height = img.size
    temp1, temp2 = os.path.splitext(os.path.basename(item))
    test_name_size.write(temp1 + ' ' + str(height) + ' ' + str(width) + '\\n')

准备标签映射文件 labelmap

这个 prototxt 文件是记录 label 与 name 之间的对应关系的，内容如下：

item 
  name: "none_of_the_above"
  label: 0
  display_name: "background"

item 
  name: "object"
  label: 1
  display_name: "text"

我的 prototxt 文件名称，被我重命名为：labelmap_voc.prototxt

生成 lmdb 数据库

准备好上述的几个文本文件，将其放置在如下位置：

/home/chenxp/caffe/data/scenetext

这时候，需要修改调用 SSD 源码中提供的 create_data.sh 脚本文件（我将文件重命名为：create_data_scenetext.sh）：

cur_dir=$(cd $( dirname $BASH_SOURCE[0] ) && pwd )
root_dir=$cur_dir/../..

cd $root_dir

redo=1
data_root_dir="$HOME/data/VOCdevkit"
dataset_name="scenetext"
mapfile="$root_dir/data/$dataset_name/labelmap_voc_scenetext.prototxt"
anno_type="detection"
db="lmdb"
min_dim=0
max_dim=0
width=0
height=0

extra_cmd="--encode-type=jpg --encoded"
if [ $redo ]
then
  extra_cmd="$extra_cmd --redo"
fi
for subset in test trainval
do
  python $root_dir/scripts/create_annoset.py --anno-type=$anno_type --label-map-file=$mapfile \\
  --min-dim=$min_dim --max-dim=$max_dim --resize-width=$width --resize-height=$height \\
  --check-label $extra_cmd $data_root_dir $root_dir/data/$dataset_name/$subset.txt \\
  $data_root_dir/$dataset_name/$db/$dataset_name"_"$subset"_"$db examples/$dataset_name
done

上面的 bash 脚本会自动将训练的 ICDAR 2011 的图像文件与对应 label 转换为 lmdb 文件。转换后的文件位置可参见上面脚本的内容，我的位置为：

/home/chenxp/caffe/examples/scenetext_trainval_lmdb
/home/chenxp/caffe/examples/scenetext_test_lmdb

训练模型

将 SSD 用于自己的检测任务，是需要 Fine-tuning a pretrained network 的。

具体的，需要加载 SSD 作者提供的 VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel，在这个预训练的模型上，继续用我们的数据训练。

下载下来后，放在如下位置下面：

/home/chenxp/caffe/models/VGGNet

之后，修改作者提供的训练 Python 代码：ssd_pascal.py，这份代码会自动创建训练所需要的如下几个文件：

deploy.prototxt
solver.prototxt
trainval.prototxt
test.prototxt

我们需要按照自己的情况，修改如下几处地方：

# Modify the job name if you want.
job_name = "SSD_".format(resize)
# The name of the model. Modify it if you want.
model_name = "VGG_VOC0712_".format(job_name)

# Directory which stores the model .prototxt file.
save_dir = "models/VGGNet/VOC0712/".format(job_name)
# Directory which stores the snapshot of models.
snapshot_dir = "models/VGGNet/VOC0712/".format(job_name)
# Directory which stores the job script and log file.
job_dir = "jobs/VGGNet/VOC0712/".format(job_name)
# Directory which stores the detection results.
output_result_dir = "/data/VOCdevkit/results/VOC2007//Main".format(os.environ['HOME'], job_name)

# model definition files.
train_net_file = "/train.prototxt".format(save_dir)
test_net_file = "/test.prototxt".format(save_dir)
deploy_net_file = "/deploy.prototxt".format(save_dir)
solver_file = "/solver.prototxt".format(save_dir)
# snapshot prefix.
snapshot_prefix = "/".format(snapshot_dir, model_name)
# job script path.
job_file = "/.sh".format(job_dir, model_name)

# Stores the test image names and sizes. Created by data/VOC0712/create_list.sh
name_size_file = "data/VOC0712/test_name_size.txt"
# The pretrained model. We use the Fully convolutional reduced (atrous) VGGNet.
pretrain_model = "models/VGGNet/VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel"
# Stores LabelMapItem.
label_map_file = "data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt"

num_classes = 21

num_test_image = 4952