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ViT-Large
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AI模型在历史文档图像分类中达到99%的准确率
研究人员开发了一个高度准确的历史文档图像分类系统，能够区分文本、表格和图形。经过微调的深度学习模型，特别是RegNetY-16GF和ViT-large，在一个包含超过48,000页扫描文档的数据集上达到了99%以上的准确率。该系统旨在促进大规模数字化项目中特定内容的处理，模型、数据集和软件均已根据开源许可证公开提供。
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研究人员将自监督学习应用于植物图像识别
研究人员开发了一种用于植物图像识别的自监督学习方法，解决了传统监督方法需要大量专家标记数据的局限性。研究发现，高斯模糊和灰度转换等标准数据增强技术对细粒度植物识别有害，反而提出了仿射变换和后处理变换作为更合适的选择。在 iNaturalist 2021 Plantae 子集上使用 SimDINOv2 模型进行训练比使用 ImageNet-1K 更有效，证明了领域特定数据的价值。