双语文本分割研究：BTS数据集与PGTSNet模型

"中英文文本分割基准数据集和网络模型的研究" 本文主要探讨的是文本分割领域的一个重要课题，特别是在处理中英文混合的复杂文本结构时所面临的挑战。文本分割是计算机视觉领域的一个基础任务，它不同于语义分割或实例分割，其目标是精确地识别和定位文本，为后续的文本处理任务如文本擦除、风格转换等提供基础。 当前的研究工作大多集中于英文字符和数字的分割，而对于中文字符的研究相对较少。这是因为中文字符具有丰富的结构和多样性，这给处理带来了更大的困难。为了解决这个问题，研究者们创建了一个名为BTS（Bi-Lingual Text Segmentation）的双语文本分割数据集，包含14,250个精细注释的文本图像，覆盖了各种常见的中文场景，并且同时包含英文单词和数字。这一数据集的发布旨在促进中文文本分割的研究，弥补现有数据集的不足。 此外，文章还提出了一个名为PGTSNet（Priority Guided Text Segmentation Network）的网络模型，这是首个针对双语和复杂结构文本分割的基线方法。PGTSNet引入了文本区域高亮模块和文本感知判别器，利用文本先验知识来指导模型学习，从而实现更稳定、更精细的文本分割。面对复杂场景中的背景噪声，PGTSNet采用了变分损失法，以提高分割的准确性。 实验结果显示，BTS数据集对于推动中文文本分割研究的重要性得到了验证，而PGTSNet与当前最先进的文本分割方法相比，无论是在处理英文还是中文文本时，都表现出了更高的有效性。通过对比仅在英文数据集上训练的模型（如TexRNet）和在BTS数据集上训练的模型，PGTSNet在处理双语文本时的性能提升尤为显著。 这篇研究工作不仅提供了中英文混合的文本分割新数据集，还贡献了一个强大的网络模型，对于推动计算机视觉领域中文文本处理技术的发展具有重要意义。通过这样的基准数据集和网络模型，研究人员可以更有效地评估和改进文本分割算法，尤其是在处理中文字符的复杂性和多样性方面。