GE进口产品IC693ACC319

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IC693ACC319掩码语言建模：借鉴于BERT[9]构建的掩码语言模型思路，语言建模分支使用一个2层的MLP将词区域的ROI特征映射到预定义的词表类别上，使用Cross Entropy Loss监督。同时为了避免使用词表对文本序列进行标记化时单个词组被拆分成多个子词导致的一对多匹配问题，论文使用分词后每个单词的子词作为分类标签。此设计带来的优势是：StrucTexTv2的语言建模无需文本作为输入。

掩码图像建模：考虑到基于图像Patch的掩码重建在文档预训练中展现出的潜力，但Patch粒度的特征表示难以恢复文本细节。因此，论文将词粒度掩码同时用作图像重建，即预测被掩码区域的原始像素值。词区域的ROI特征首先通过一个全局池化操作被压缩成特征向量。其次，为了提升图像重建的视觉效果，论文将通过语言建模后的概率特征与池化特征进行拼接，为图像建模引入“Content”信息，使得图像预训练专注于复原文本区域的“Style”部分。图像建模分支由3个全卷积 Block构成。每个Block包含一个Kernel=2×2，Stride=4的反卷积层，一个Kernel=1×1，以及两个Kernel=3×1卷积层。后，每个单词的池化向量被映射成一个大小为64×64×3的图像，并逐像素与原本的图像区域做MSE Loss。

IC693ACC319 

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