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Merveilles Agbeti-Messan
Merveilles Agbeti-Messan
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New AI models tackle newspaper image hierarchy and structure understanding · 2 sources tracked
研究人员开发了两种理解报纸图像复杂分层结构的方法。一种方法使用模块化流水线，结合 YOLO 进行布局检测和 LayoutReader 进行阅读顺序识别；另一种方法引入了 Tiramisu，这是一种新颖的基于 transformer 的架构，旨在迭代地建模文档层次结构。该研究还引入了 Finlam La Liberté，这是一个用于评估历史报纸中分层信息检索的新数据集，并公开了 Tiramisu 的训练代码。
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Mamba模型提供更快的OCR速度，但在历史文本上准确性落后于Transformer
研究人员对状态空间模型（SSMs），特别是Mamba，与Transformer和BiLSTM在历史报纸的光学字符识别（OCR）方面进行了基准测试。研究表明，虽然Mamba模型提供了显著的计算优势，将推理时间减半并显示出更好的内存扩展性，但与基于Transformer的模型相比，它们在严重退化的文本上的准确性略低。进一步的消融研究表明，Mamba在段落等长序列上的性能高度依赖于超参数调整，并且可能需要大量数据，在真实手写体上落后于Tra…