源头：场景文本经常受到aspect ratio, scal, and orientation的影响
为了解决这个问题，提出了inceptext，主要贡献在于添加了inception-text module和deformable PSROI pooling来解决多角度的文本检测。
The Proposed Method
借鉴于FCIS（语义分割算法）
网络结构图如下：
首先，去掉了Res stage5降采样操作，目的是增加该部分输出特征图的分辨率，这种操作在分割算法中比较常见。其次为了提高小文本区域的检测效果，网络将深层特征和浅层做了融合，具体而言是Res stage5、Res stage4的特征分别和Res stage3的特征做融合。
融合之后有了两个输出，分别接上inception-text module。
核心部分之一的inception-text module
跟inception v3的结构类似，蓝色的1*1conv为了减少通道数，三个不同大小的卷积核：1*1，3*3，5*5是拿来解决different scales of text。紫色和橙色部分是1*n的卷积层followed by a n*1的卷积层（将一个n*n的卷积层分解为两个，计算量减小且感受野相同）。
与inception v3不同的是，在分支的最后还加入了可形变的卷积核（空间采样信息被增强）来适应多角度的文本。这种变形受输入特征的制约，因此当输入文本带角度时，感受野会调整，自动适应。
核心部分之一的deformable PSROI pooling
位置敏感属性在分类和定位任务中编码了有用的空间信息。
The deformable PSROI pooling is defined as:
GroundTruthandLossFunction
the pixels in the quadrilateral are all positive, while the left pixels are negative.
loss function:
论文所做的消融实验说明了提出的idea的效果
