TextCaps竞赛总结
OCR analysis
我们的模型基于M4C-captioner模型，主要关注OCR的改进。为了直观地了解当前的OCR性能，我们对Rosetta的OCR结果和训练集的参考标题进行了分析，发现在所有字幕中的4006080个单词中，有198295个（4.95%）单词出现在Rosetta的OCR结果中。其余词汇中有2961855个词（73.93%）包含在词汇表中，这意味着剩下的22.04%的词无法用模型进行预测，从而设定了准确度的上限。这说明我们应该重点关注OCR的改进。
Pipeline
我们的模型以M4C-captioner为基础，使用ABCNet和CRAFT进行文本识别，使用四阶段STR框架进行文本识别。利用仿射变换将不规则文本区域调整为矩形。
Text Spotting
我们分别使用CRAFT和ABCNet两个模型进行文本检测。
CRAFT
CRAFT可以通过探索字符级的相似度来有效地检测文本区域。利用仿射变换将文本区域的形状调整为规则的矩形。
ABCNet
ABCNet提出了一种利用自适应Bezier曲线拟合任意形状文本的方法。在原有OCR模型Rosetta的基础上，采用预训练的ABCNet模型对文本进行检测，在旋转后和曲线形状的文本上都取得了显著的效果。
Text Recognizing
对于文本识别，我们使用基于四阶段STR框架的深度文本识别基准。首先利用TPS变换将原始图像转化为归一化图像。然后，利用ResNet提取图像的视觉特征，将其重塑为一个序列，并利用BiLSTM捕获上下文信息。最后，模型根据先前的特征预测字符序列。
Results
OCR结果
我们将经过新方法得到的OCR结果与Rosetta的结果进行合并，结果如表格所示，可以看到加入新方法后OCR文本数接近原来的三倍。
测试集结果
我们在测试集上对新加入的方法进行了实验，结果如上表。相对于baseline的M4C-captioner模型，加入CRAFT后CIDEr增加了4.4%，加入ABCNet和仿射变换后又提高了3.1%。结果表明，新的OCR方法有助于性能的提高。当我们使用所有新的OCR方法（CRAFT、ABCNet和仿射变换）时，可以获得最佳性能。
Future Work
我们也有一些可能在未来起作用的想法。
1、在做预测时考虑OCR的置信度。这是因为自信度越高的词越容易被识别，也越有可能是需要包含在标题中的关键信息。
2、我们还发现在预测的标题中存在重复现象，例如这张幻灯片上的例子。覆盖机制（coverage mechanism）可能有助于避免这种冗余。
