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本文转自｜计算机视觉联盟

1.RRPN（两阶段文字检测 华科白翔组）

时间：3 Mar 2017

题目：Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals

链接：https://arxiv.org/abs/1703.01086

创新：

应该是第一个基于RPN架构引入旋转候选框实现任意方向的场景文本检测。基于旋转的anchor得到旋转ROI，然后提取相应特征，效果可以

pipeline

预定义anchor

2.EAST （单阶段文字检测器 旷世科技）

时间：11 Apr 2017

题目：EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

链接：https://arxiv.org/pdf/1704.03155.pdf

知乎解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37504120

创新：

• 提出单阶段的检测框架figure3。提出一种新的旋转目标定义方式（特征点到旋转框的四边距离以及角度信息），如下图c，图d，e分别预测四个距离和角度信息

• 应该算是比较早的anchor-free方法检测旋转目标的尝试，将旋转的ground-truth box向内按比例缩小一个范围如下图左上角（a）中的绿色框，特征点落在这个绿色框内作为正样本。2019年的一篇 anchor-free 水平框目标检测器FoveaBox 和这个思路有点相似（arxiv.org/abs/1904.0379）

• 提出一个Locality-Aware NMS，加速nms过程

3. R2CNN （两阶段文字检测 三星中国）

时间：29 Jun 2017

题目：R2CNN: Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection

链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1706/1706.09579.pdf

知乎解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41662351

创新：

• 提出一种新的旋转目标定义方式（检测 顺时针顺序的四个角点中的 前两个角点x1 y1 x2 y2和矩形高）

• 整体使用faster rcnn框架，考虑到某些文字框的宽高差距很大，在ROI pooling时 除了使用7x7的pooled size 还增加了3x11和11x3 两种pooled size。3x11可以更好地捕捉水平特征，这对于检测宽大于高的框比较有好处，而11x3可以更好地捕捉竖直特征，这对于检测高大于宽的框比较有好处。

4.RR-CNN（两阶段舰船检测 中科院自动化所）

时间：Sept. 2017

题目：ROTATED REGION BASED CNN FOR SHIP DETECTION

链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8296411

创新：

• 提出RRoI pooling layer，提取旋转目标特征

• 回归旋转目标模型

• 传统NMS针对同类目标做，这篇文章针对多类别提出多任务NMS

roi pooling

多任务nms

5. DRBOX（两阶段目标检测 中科院电子所）

时间：26 Nov 2017

题目：Learning a Rotation Invariant Detector with Rotatable Bounding Box

链接：https://arxiv.org/pdf/1711.09405.pdf

创新：

• 网络pipeline如下，论文时间比较早，没具体说使用了什么网络结构，参考其他论文说法，DRBOX类似RPN结构

• 比较早的说明了用水平框检测旋转目标存在的问题

6. TextBoxes++（单阶段 华科白翔组）

时间：9 Jan 2018

题目：TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector

链接：https://arxiv.org/pdf/1801.02765.pdf

知乎解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33723456

创新：

• 在SSD基础上检测水平框和旋转框

• 使用不规则卷积核：

  textboxes++中采用3x5的卷积核，以便更好的适应长宽比更大的文字

• 使用OHEM策略

  训练过程采用OHEM策略，不同于传统的OHEM，训练分为两个stage，stage1的正负样本比为1:3，stage2的政府样本比为1:6

• 多尺度训练

  由于Textboxes++采用了全卷积结构，因此可以适应不同尺度的输入。为了适应不同尺度目标，采用了多尺度训练。

• 级联NMS

  由于计算倾斜文字的IOU较为耗时，因此作者采用级联NMS加速IOU计算，先计算所有所有框的最小外接矩形的IOU，做一次阈值为0.5的NMS，消除一部分框，然后再计算倾斜框的IOU的基础上做一次阈值为0.2的NMS。

7. Learning roi transformer for oriented object detection in aerial images（cvpr2019 武大夏桂松 两阶段）

时间 1 Dec 2018

题目：Learning roi transformer for oriented object detection in aerial images

论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.00155

创新：

• 基于水平anchor，在RPN阶段通过全连接学习得到旋转ROI（区别于RRPN设置很多旋转anchor，因为这篇文章是从水平anchor学习得到旋转ROI，减小了计算量），基于旋转ROI提取特征，然后进行定位和分类

• Rotated Position Sensitive RoI Align

  基于旋转框提取roi特征

8. R2PN（两阶段）

时间：August 2018

题目：Toward arbitrary-oriented ship detection with rotated region proposal and discrimination networks

链接：https://www.researchgate.net/publication/327096241_Toward_Arbitrary-Oriented_Ship_Detection_With_Rotated_Region_Proposal_and_Discrimination_Networks

创新：

• 感觉和RRPN比较像，基于旋转anchor，通过RPN得到旋转ROI，基于旋转ROI提取特征，然后进行定位和分类。和Learning roi transformer这篇文章区别 是前者是旋转anchor，后者是水平anchor，计算量更小。

9. R2CNN++（SCRDet） （两阶段 中科院电子所）

时间：17 Nov 2018

题目：SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

链接：https://arxiv.org/abs/1811.07126

添加特征融合和空间、通道注意力机制。基于水平anchor，通过RPN预测粗糙ROI， 然后检测头实现对目标的任意角的坐标预测(x,y,w,h,θ)，pipeline如下：

pipline

创新：

• SF-Net：把两个不同层的feature map进行定制化融合 有效检测小目标

SF-Net

• MDA-Net: 使用通道注意力和像素级别的注意力机制检测密集目标和小目标

MDA-Net

• 提出改进版的smooth L1loss 解决旋转目标在垂直时角度（从0°会突变到-90°） 存在变化不连续问题

10. CAD-Net （两阶段）

时间：3 Mar 2019

题目：CAD-Net: A Context-Aware Detection Network for Objects in Remote Sensing Imagery

链接：https://arxiv.org/pdf/1903.00857.pdf

创新：

• 提出GCNet（Global Context Network），在进行目标检测时融入全局上下文信息

• 提出PLCNet（pyramid local context network）引入空间注意力学习目标协同关系，

网络pipeline

PLCNet结构

空间注意力

11. R3Det （单阶段旋转目标检测 上交&南理&旷世）

时间 Aug 2019

题目：R3Det: Refined Single-Stage Detector with Feature Refinement for Rotating Object

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.05612

code：https://github.com/SJTU-Thinklab-Det/R3Det_Tensorflow

解读链接：https://ming71.github.io/R3Det

创新：

• 旋转目标检测（水平目标检测也）可能存在某个anchor所在的特征点的感受野和目标位置、形状不匹配 （如下图左上角，绿色框是anchor，它所在的特征点只能看到这艘船的一部分，那么直接用这个点的特征去回归anchor 以拟合ground truth（红色框）不一定准确），所以这篇论文分两个stage：first stage 从anchor预测旋转框（橙色框），如下图红色数字1->2，这时候橙色框范围和真实目标就很接近了，然后根据橙色框提取特征（我理解为类似ROI pooling特征提取），通过这个特征回归到ground truth，如下图中红色数字2->3.

• 网络结构沿用RetinaNet的结构，并引入了feature refinement 模块，并且可以叠加多次

网络backbone使用retinanet 结构

feature refinement 模块

END

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