对抗增强甲骨文字符识别模型

长尾类精度跃升

通过生成式对抗框架与TailMix机制,在长尾甲骨文数据上取得显著提升,为古文字识别提供新工具。

Li, Jing · Wang, Qiufeng · 黄开竹 · Xi, Yang · 张瑞 · Goulermas, John Yannis

Pattern Recognition 2023

参数信息

平均准确率
86.03 %
总准确率
89.46 %
平均准确率
86.54 %
总准确率
93.86 %
平均准确率
95.22 %
总准确率
96.17 %

技术优势

尾部准确率提升

TailMix机制能从其他类别合成适合尾部类别的样本,直接针对长尾分布中样本稀缺的类别进行增强。

生成样本多样性高

生成器通过同类样本的凸组合产生新样本,并引入Repatch进一步泛化,生成的样本多样性更高。

对抗训练更稳健

生成器与分类器和判别器进行对抗学习,生成的样本与分类边界更匹配,模型训练更稳健。

应用场景