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本文简要介绍ACM MM 2022录用论文“Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild”的首要工作。该论文针对现有的纠正办法只能在严密裁剪的文档图画上获得较为抱负的纠正作用这一缺乏，提出了一个新的纠正办法Marior。Marior采用渐进式的纠正方式来逐步提高纠正功能。具体而言：先使用切割成果进行环境边际去除获得开始纠正成果，再通过猜测偏移场迭代式地优化该开始成果。该办法在公开数据集上获得了SOTA的成果，纠正成果数据已开源。