MTRNet：一种通用场景文本擦除网络
计算机视觉与模式识别
2020-02-11 v3
摘要
已有文本去除算法针对具有规则形状与版式的单语文字提出。然而，据我们所知，一种能够去除所有或用户指定文本区域、而不论字体、文字、语言或形状的通用文本去除方法尚不存在。为真实场景开发这样一种通用文本擦除器是一项挑战性任务，因为它继承了多语言与弯曲文本检测及修复的所有难题。为填补此空白，我们提出一种基于掩码的文本去除网络（MTRNet）。MTRNet 是一个带辅助掩码的条件对抗生成网络（cGAN）。所引入的辅助掩码不仅使 cGAN 成为通用文本擦除器，还使其在极具挑战性的大规模合成数据集（最初为真实场景文本检测提出）上实现稳定训练与早期收敛。此外，MTRNet 在包括 ICDAR 2013、ICDAR 2017 MLT 与 CTW1500 在内的多个真实世界数据集上取得了 SOTA 结果，且并未在这些数据上显式训练，优于直接在这些数据集上训练的前 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.1903.04092,
title = {MTRNet: A Generic Scene Text Eraser},
author = {Osman Tursun and Rui Zeng and Simon Denman and Sabesan Sivapalan and Sridha Sridharan and Clinton Fookes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04092},
year = {2020}
}
备注
Presented at ICDAR2019 Conference