論文の概要: Oracle Bone Script Similiar Character Screening Approach Based on Simsiam Contrastive Learning and Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06811v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 11:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 17:46:21.989186
• Title: Oracle Bone Script Similiar Character Screening Approach Based on Simsiam Contrastive Learning and Supervised Learning
• Title（参考訳）: Oracle Bone Script Similiar Character Screening Approach based on Simsiam Contrastive Learning and Supervised Learning
• Authors: Xinying Weng, Yifan Li, Shuaidong Hao, Jialiang Hou,
• Abstract要約: 本稿では,ファジィ総合評価手法を用いて,ResNet-50自己教師型学習とRepVGG教師型学習を統合する手法を提案する。 ソース画像データセットHWOBCオラクルを入力として対象画像を選択し、最も類似した画像を手動で介入することなく順番に出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.151884597519634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This project proposes a new method that uses fuzzy comprehensive evaluation method to integrate ResNet-50 self-supervised and RepVGG supervised learning. The source image dataset HWOBC oracle is taken as input, the target image is selected, and finally the most similar image is output in turn without any manual intervention. The same feature encoding method is not used for images of different modalities. Before the model training, the image data is preprocessed, and the image is enhanced by random rotation processing, self-square graph equalization theory algorithm, and gamma transform, which effectively enhances the key feature learning. Finally, the fuzzy comprehensive evaluation method is used to combine the results of supervised training and unsupervised training, which can better solve the "most similar" problem that is difficult to quantify. At present, there are many unknown oracle-bone inscriptions waiting for us to crack. Contacting with the glyphs can provide new ideas for cracking.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ファジィ総合評価手法を用いて,ResNet-50自己教師型学習とRepVGG教師型学習を統合する手法を提案する。 ソース画像データセットHWOBCオラクルを入力として対象画像を選択し、最後に最も類似した画像を手動で介入することなく出力する。 同じ特徴符号化法は、異なるモダリティの画像には使われない。 モデルトレーニングの前に、画像データを前処理し、ランダム回転処理、自己二乗グラフ等化理論アルゴリズム、ガンマ変換により画像を強化し、キー特徴学習を効果的に強化する。 最後に、ファジィ総合評価法を用いて、教師付きトレーニングと教師なしトレーニングの結果を組み合わせることで、定量化が難しい「最も類似した」問題をよりよく解決することができる。 現在、多くの未知のオラクル骨の碑文が私たちが割れるのを待っている。 グリフと接触することで、ひび割れの新しいアイデアを提供することができる。

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