A Simple and Strong Baseline: Progressively Region-based Scene Text Removal
Networks
现有的场景文本去除方法主要是训练一个精细的成对图像网络来同时实现文本定位和背景重建的功能，但存在两个问题：
1）缺乏对文本区域的穷尽性擦除；
2）造成对文本自由区域的过度擦除。
为了解决这些问题，本文提出了一种新的渐进式基于区域的场景文本擦除网络（PERT），它引入了基于区域的修改策略，只对文本区域中的像素进行渐进式擦除。首先，PERT将STR任务分解为几个擦除阶段。由于每个阶段的目标都是向文本删除的图像前进一步，而不是直接回归到最终的结果，因此分解操作降低了每个阶段的学习难度，并且可以通过对具有共享参数的轻量级擦除块进行迭代来获得详尽的擦除结果。然后，PERT引入了一种基于区域的修改策略，通过将文本定位与删除过程解耦来指导删除过程，从而保证无文本区域的完整性。得益于简单的体系结构，PERT是一个简单而强大的基线，并且易于遵循和开发。大量实验表明，PERT在合成数据集和真实数据集上都获得了最新的结果。
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