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使用无监督判别一致性网络进行 Oracle 字符识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种新的无监督领域适应方法，通过伪标签和约束增强一致性，使模型更加鲁棒。同时，提出了一种无监督的转移损失，在扫描领域上学习更有辨别力的特征。实验结果表明，该方法在数据集上实现了最先进的结果，并在结构纹理分离网络上性能提升了15.1%。
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关键要点
- 提出了一种新的无监督领域适应方法。
- 通过伪标签和约束增强一致性。
- 从标记的人工手写字符向未标记的扫描数据中传递知识。
- 使模型在磨损、污渍和失真下更加鲁棒。
- 提出了一种无监督的转移损失。
- 通过优化类间和类内转移概率，学习更有辨别力的特征。
- 在 Oracle-241 数据集上实现了最先进的结果。
- 在结构纹理分离网络上性能提升了 15.1%。
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