人工智能学院2021级硕士研究生付新然关于甲骨文字检测的研究已被期刊Heritage Science接收，该研究在人工智能学院杨溪老师与考古学院李春桃老师合作指导下完成。
论文详情：
论文题目：Detecting Oracle Bone Inscriptions Via Pseudo Category Labels
论文作者：付新然
指导老师：杨溪，李春桃
收录期刊：Heritage Science
期刊类别：中科院1区
论文概述：研究甲骨文对考古学具有重要的意义，但经验丰富的专业人员也需要通过人工比对和分析才能完成对单个字的考释工作，相关人工智能辅助较为薄弱。基于深度学习的文本检测拥有设计简洁和应用广泛的优点，将其与甲骨文研究相结合，可以简化甲骨文数据收集工作和后续处理流程。为此，本文提出了一个基于多类别伪标签预测的甲骨文检测模型，利用有监督的多类别伪标签预测任务，使特征图中包含了可以区分文字区域和背景区域的局部信号，进而作为先验信息为模型提供区分文字区域和背景区域的能力，提升了多个轻量级骨干网络的检测性能。本文在两个古文字数据集中验证所提模型的效果，在甲骨文数据集中的实验结果验证了所提模型的检测能力；在其他古文字数据集的出色检测结果表明了古文字检测模型迁移学习的可能。
