研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用操作员十年来的手动裁剪决策来自动化稀有书籍的数字化。这种方法涉及恢复 575,729 个 Photoshop 工作中的裁剪标签，比扩展训练数据、使用 ResNet-50 模型或增加输入分辨率更有效。关键的见解是，操作员对页边距嵌入的一致（尽管是隐形的）偏好是关键因素，而从每本书的十个操作员校正的裁剪中获得的简单中值残差显著提高了性能。 AI
影响 该方法强调了利用人类生成的隐式数据进行 AI 任务的潜力，表明从纯像素学习转向整合人类偏好模型。
排序理由 该项目描述了一种使用源自人力的数据集来自动化任务的新颖方法，并将其有效性与标准机器学习方法进行了比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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