MTRNet++：基于掩码的单阶段场景文本擦除器
计算机视觉与模式识别
2020-08-25 v2
摘要
一种精确、可控、可解释且易于训练的文本去除方法，对于用户特定与大规模文本去除应用均十分必要。为此，我们提出了一种基于掩码的单阶段文本修复网络 MTRNet++。它拥有包含掩码细化、粗修复与细修复分支以及注意力块的新颖架构。借助该架构，MTRNet++ 可在有或无外部掩码的情况下去除文本。它在 Oxford 与 SCUT 数据集上均取得了最优（SOTA）结果，且未使用外部真值掩码。消融研究结果表明，所提出的带注意力块的多分支架构有效且必要。它还展示了可控性与可解释性。
引用
@article{arxiv.1912.07183,
title = {MTRNet++: One-stage Mask-based Scene Text Eraser},
author = {Osman Tursun and Simon Denman and Rui Zeng and Sabesan Sivapalan and Sridha Sridharan and Clinton Fookes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07183},
year = {2020}
}
备注
This paper is under CVIU review (after major revision)