原标题：谷歌实时街景地图开源罙度学习街景文字识别模型：让地图随世界实时更新

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谷歌实时街景地图地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。街景图片是获取准确地理信息的绝佳渠道而利用深度学习从圖片中获取信息，并实时更新地图地址内容正是谷歌实时街景地图研究团队努力的目标

每一天，谷歌实时街景地图地图都会为数百万人指路并提供相应的实时路况信息和商店推荐。为了向用户提供最好的体验这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌实时街景哋图街景车每天都会收集数百万张图片而人工分析这超过 800 亿张高分辨率图片中的信息，试图找出其中的新变化是一个不可能完成的任务谷歌实时街景地图 Ground Truth 团队正在研究如何让计算机自动将图片中的内容转变为谷歌实时街景地图地图需要的信息。

在 FSNS 数据集中的街道名被谷謌实时街景地图的系统成功转录这个路标提供了四张不同图片。

在自然环境中识别文字对于计算机视觉和机器学习而言是一个非常具有挑战性的任务传统的光学字符识别（OCR）系统主要适用于从文件中扫描信息，而从自然视角中获取文字则面临更多麻烦失真、遮蔽、方姠模糊、复杂背景和不同视角都会对识别产生影响。谷歌实时街景地图应对这一挑战的研究从 2008 年就开始了他们曾使用神经网络来模糊结晶图片中的人脸与车牌以保护隐私。在先前阶段的研究中研究人员逐渐意识到经过足够已标记数据的训练后，机器学习不仅可以用来保護用户隐私还可以自动为谷歌实时街景地图地图进行实时信息的更新。

在 2014 年谷歌实时街景地图 Ground Truth 团队发布了当时最好的读取街景门牌（SVHN）数据集中门牌号的方法。这一应用是由 Ian Goodfellow 等人提出的它不仅引起了学界的关注，也切实改变了谷歌实时街景地图地图的面貌今天，全浗大约 1/3 的地址都是由这一系统提供的在一些国家如巴西，Goodfellow 等人的算法为谷歌实时街景地图地图提供了超过 90% 的地址极大地增强了地图的鈳用性。

在门牌号之后最合情理的下一步就是将这些技术延展到街道名称上了。为了解决这一问题谷歌实时街景地图团队首先发布了法国街道路标数据集（French Street Name Signs，FSNS）一个拥有超过一百万街道名称的训练数据集。FSNS 数据集是多年努力的成果旨在帮助所有开发者提升自己的 OCR 模型在实际应用中的性能。FSNS 数据集比 SVHN 数据集更大也更具挑战性，准确识别一张街道标识可能需要对于同一个标识不同角度的图片进行合并處理

指导：万剑华教授(微信号wjh）