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scene text removal via cascaded text stroke detection and erasing

Computational Visual Media 2022年第2期8卷 273-287页

作者： Xuewei Bian Chaoqun Wang Weize Quan Juntao Ye Xiaopeng Zhang Dong-Ming Yan National Laboratory of Pattern Recognition Institute of AutomationBeijing 100049China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100084China

Recent learning-based approaches show promising performance improvement for the scene text removal task but usually leave several remnants of text and provide visually unpleasant *** this work,a novel end-to-end framework is proposed based on accurate text stroke ***,the text removal problem is decoupled into text stroke detection and stroke removal;we design separate networks to solve these two subproblems,the latter being a generative *** two networks are combined as a processing unit,which is cascaded to obtain our final model for text *** results demonstrate that the proposed method substantially outperforms the state-of-the-art for locating and erasing scene text.A new large-scale real-world dataset with 12,120 images has been constructed and is being made available to facilitate research,as current publicly available datasets are mainly synthetic so cannot properly measure the performance of different methods.

关键词： scene text removal text stroke detection generative adversarial networks cascaded network design real-world dataset

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