Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition
Cet article présente Azra, un cadre de modèle vision-langage pour la reconnaissance de textes manuscrits en turc ottoman qui atteint des performances de pointe grâce à un fine-tuning LoRA sur des données organisées et démontre que le bootstrap autonome de données peut efficacement égaler les approches organisées tout en réduisant considérablement les coûts d'annotation.