arXiv ID:
2602.13889
arXiv 提交日期: 2026-02-14
基于DINOv2的高效参数微调方法用于大规模字体分类 / Parameter-Efficient Fine-Tuning of DINOv2 for Large-Scale Font Classification
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种高效的字体分类系统,它通过一种名为LoRA的轻量级微调技术,仅训练了不到1%的模型参数,就能在包含394种字体的分类任务上达到约86%的准确率,并开源了模型、合成数据集和完整训练流程。