OBIFormer：面向甲骨文的快速注意力去噪框架
计算机视觉与模式识别
2025-04-21 v1
摘要
甲骨文 (Oracle bone inscriptions, OBIs) 是已知最早的汉字形式，为人类学和考古学研究提供了宝贵资源。然而，大多数挖掘出的碎片因数千年的自然风化、腐蚀和人为破坏而严重退化，使得自动识别甲骨文极具挑战性。先前的方法要么关注像素级信息，要么用于基于甲骨文的去噪采用 vanilla 转换器，导致计算开销巨大。因此，本文提出了一个面向甲骨文的快速注意力去噪框架，即 OBIFormer。它利用通道注意力、甲骨文提取和选择性核特征融合来精确重建去噪图像，同时具有较好的计算效率。我们的 OBIFormer 在合成和原始甲骨数据集上的 PSNR 和 SSIM 指标均实现了领先的去噪性能。此外，针对真实甲骨数据集的全面实验表明，我们的 OBIFormer 在辅助自动甲骨文识别方面具有巨大的潜力。代码将在 https://github.com/LJHolyGround/OBIFormer 上公开。
引用
@article{arxiv.2504.13524,
title = {OBIFormer: A Fast Attentive Denoising Framework for Oracle Bone Inscriptions},
author = {Jinhao Li and Zijian Chen and Tingzhu Chen and Zhiji Liu and Changbo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13524},
year = {2025}
}