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TOOL · CL_115759 · Jun 29 · 04:00

ET-SAM框架利用SAM加速场景文本分析

研究人员开发了ET-SAM，一个旨在利用Segment Anything Model (SAM) 提高场景文本检测和布局分析效率及数据利用率的新框架。ET-SAM引入了一个轻量级点解码器，可生成单词热图，显著减少了对过多前景点提示的需求，并将推理速度比以前基于SAM的方法加快了约三倍。该框架还采用了一种联合训练策略，有效地结合了具有异构文本级标注的数据集，在多个基准数据集上取得了具有竞争力的性能和平均11.0%的F分数提升。