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A Structure-Aware Masked Autoencoder for Sparse Character Image Recognition
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14244886.png)
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摘要
En 中文
传统车辆字符识别方法通常将检测和识别视为独立的过程，导致特征交互受限且可能产生误差传播。为解决此问题，本文提出了一种结构感知自监督掩码自编码器（CharSAM-MAE）框架，并结合独立的区域提取预处理阶段。采用YOLOv8n检测器仅使用50个单边界框标注样本，从完整车辆图像中裁剪出感兴趣区域（ROI）。裁剪后，检测器被舍弃，后续的自监督预训练和识别完全由MAE执行，不涉及YOLO模型参数或标注数据。CharSAM-MAE在预训练阶段引入了结构感知掩码策略和区域加权重建损失，以提升局部结构表示和全局特征建模。在微调阶段，应用多头注意力增强的CTC解码器（A-CTC）以缓解稀疏字符、粘连和长序列不稳定等问题。该框架在13,544张ROI图像上训练，仅使用5%的标注数据用于监督微调。实验结果表明，所提方法实现了99.25%的字符准确率、88.6%的序列准确率和0.85%的字符错误率，优于PaddleOCR v5基线（分别为98.92%、85.2%和1.15%）。这些结果验证了结构感知自监督学习的有效性，并强调了所提方法在工业字符识别中的适用性，尤其是在标注需求极低的情况下。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
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