图像文本擦除无痕迹！复旦提出EAFormer：最新场景文本分割新SOTA！(ECCV`24)

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关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 作者：Haiyang Yu等    解读： AI生成未来     文章链接：https://arxiv.org/pdf/2407.17020 git链接：https://hyangyu.github.io/EAFormer/ 亮点直击 为了在文本边缘区域实现更好的分割性能，本文提出了边缘感知Transformer（EAFormer），该方法明确预测文本边缘，并利用这些边缘来引导后续的编码器。 针对COCO_TS和MLT_S数据集的标注质量较低的问题，对这些数据集进行了重新标注，以提高EAFormer在这两个数据集上的实验结果的可靠性。 在六个场景文本分割基准上的广泛实验表明，所提出的EAFormer能够达到最先进的性能，尤其在文本边缘区域表现更佳。 场景文本分割旨在从场景图像中裁剪文本，这通常用于帮助生成模型编辑或去除文本。现有的文本分割方法通常涉及各种文本相关的监督以获得更好的性能。然而，大多数方法忽略了 ………………………………