mt4指标官网因此很难训练一个能应对所有场景的统一的文本识别模型咱们都了解，大措辞模子（LLM）或许以一种无需模子微调的形式从少量示例中进修，这种形式被称为「上下文进修」（In-context Learning）。这种上下文进修形势目前只可正在大模子上侦查到。好比 GPT-4、Llama 等大模子正在极度众的范畴中都显示出了喧赫的功能，但仍旧有良众场景受限于资源或者及时性央求较高，无法应用大模子。

　　那么，向例巨细的模子是否具备这种才智呢？为了摸索小模子的上下文进修才智，字节和华东师大的磋商团队正在场景文本识别职司进取行了磋商。

　　目前，正在实质使用场景中，场景文本识别面对着众种寻事：分歧的场景、文字排版、形变、光照转折、笔迹隐约、字体众样性等，以是很难练习一个能应对一切场景的团结的文本识别模子。

　　一个直接的管理要领是搜集相应的数据，然后正在完全场景下对模子实行微调。可是这一历程必要从新练习模子，策画量很大，并且必要针对分歧场景必要保管众个模子权重。若是文本识别模子也能具备上下文进修才智，面临新的场景，只必要少量标注数据行为提示，就能晋升正在新场景上的功能，那么上面的题目就迎刃而解。可是，场景文本识别是一个资源敏锐型职司，将大模子作为文本识别器极度浪掷资源，通过开头的试验，磋商职员取得的侦查是古代的大模子练习设施正在场景文本识别职司上并不对用。

　　为清楚决这个题目，来自字节跳动和华东师大的磋商团队提出了自进化文本识别器，E2STR（Ego-Evolving Scene Text Recognizer），一个调解了上下文进修才智的向例巨细的文本识别器，无需微调即可急速适宜分歧的文本识别场景。

　　E2STR 装备了一种上下文练习和上下文推理形式，不只正在向例数据集上抵达了 SOTA 的秤谌，并且能够应用简单模子晋升正在各个场景中的识别功能，达成对新场景的急速适宜，乃至领先了历程微调后专用模子的识别功能。E2STR 注明，向例巨细的模子足以正在文本识别职司中达成有用的上下文进修才智。

　　根蒂文本识别练习阶段采用自回归框架练习视觉编码器和措辞解码器，主意为了获取文本识别才智：

　　上下文练习阶段 E2STR 将依据文中提出的上下文练习范式实行进一步练习。正在这一阶段，E2STR 会进修剖判分歧样本之间的闭联，从而从上下文提示中获取推理才智。

　　针对一个测试样本，该框架会从上下文提示池当选择 N 个样本，这些样本正在视觉隐空间与测试样本具有最高的相通度。完全来说，这篇作品通过对视觉 token 序列做均匀池化，策画出图像 embedding I 。然后，从上下文池当选择图像嵌入与 I 的余弦相通度最高的前 N 个样本，从而酿成上下文提示。

　　从练习聚积随机抽取很少的样本（1000 个，练习集 0.025% 的样本数目）构成上下文提示池，正在 12 个常睹的场景文本识别测试聚积实行的测试，结果如下：

　　跨域场景下每个测试集仅供应 100 个域内练习样本，无练习和微调比较结果如下，E2STR 乃至领先了 SOTA 设施的微调结果。

　　磋商职员搜集了一批艰苦样本，对这些样本供应了 10%~20% 的标注，比较 E2STR 的无需练习的上下文进修设施和 SOTA 设施的微调进修设施，结果如下：

　　E2STR 注明了应用适当的练习和推理战略，小模子也能够具有和 LLM 好似的 In-context Learning 的才智。正在少许及时性央求对比强的职司中，应用小模子也能够对新场景实行急速的适宜。更主要的是，这种应用简单模子来达成对新场景急速适宜的设施使得修筑团结高效的小模子更近了一步。

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