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masked image modelling
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研究衡量了梵文文本识别的标注效率
一篇新发表在arXiv上的研究调查了手写梵文文本识别的标注效率。研究人员衡量了使识别器有用的转录次数，并比较了四种预训练模式。有监督的合成预训练仅用81个转录词就达到了0.50的字符错误率，显著优于需要355个词的随机初始化。研究还发现，虽然预训练提供了可观的节省，但其优势随着目标准确率的提高而减弱，在某些情况下，掩码图像建模显示了负迁移。
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scVision：新型视觉模型革新单细胞生物学分析
研究人员开发了 scVision，这是一种用于单细胞生物学的新型视觉基础模型，它将细胞表示为连续图像而非基因标记。该方法利用空间基因图谱，将共表达基因排列为空间邻居，形成一个基因程序显示为局部纹理的图像。scVision 在数百万个人类细胞上使用视觉 Transformer 和掩码图像建模进行了预训练，与现有模型和经典基线相比，在零样本细胞类型注释和基因程序恢复方面表现出更高的准确性。模型性能受基因定位的生物学意义的显著影响，这凸显了…