BriefGPT - AI 论文速递
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文档布局分析的视觉网格变换器
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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
该研究介绍了METER框架，一种多模态端到端Transformer框架，通过设计和预训练基于Transformer的视听模型，取得了77.64%的准确率，超过了以前的最优模型，最佳情况下可达到80.54%的准确率。
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关键要点
- 该研究介绍了METER框架，一种多模态端到端Transformer框架。
- METER框架通过设计和预训练基于Transformer的视听模型，取得了77.64%的准确率。
- METER框架的准确率超过了以前的最优模型。
- 在最佳情况下，METER框架的准确率可达到80.54%。
- 研究通过对模型设计进行分解，使用预训练的增强模型，提升了性能。
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