基于深度学习的印刷媒体广告检测系统AdVision：高效精准的跨语言跨版面解决方案

针对印刷媒体广告因版面多样性和语言差异导致的检测难题，研究人员开发了基于YOLOv8的深度学习系统AdVision。通过对比单阶段、两阶段和Transformer架构，验证了模型在丹麦、挪威、瑞典和英国四国报纸数据集上的卓越性能（mAP50达0.956），其1.5ms的推理速度与GradCAM++可解释性分析为媒体监测提供了高效工具。

　　

在数字化媒体爆炸式发展的今天，报纸广告的自动化检测却面临着独特挑战。广告与新闻内容的边界日益模糊——它们可能伪装成新闻排版，或隐藏在复杂的多语言版面中。传统基于规则的方法难以应对这种多样性，而现有深度学习研究多集中于电视、数字媒体等结构化场景，对印刷媒体的复杂布局束手无策。更棘手的是，不同国家报纸的广告在语言、色彩和版式上存在显著差异，例如丹麦Berlingske的广告偏好大篇幅图文，而英国Metro则多见嵌入式小广告。这种多样性使得单一模型难以通用，严重制约了媒体内容分析的效率。

针对这一空白，研究人员开发了AdVision系统，首次系统评估了YOLOv8、Faster R-CNN等七种检测架构在跨文化报纸场景的表现。研究选取丹麦、挪威、瑞典和英国四种语言报纸构建数据集，通过平衡采样策略（70%训练/20%验证/10%测试）确保数据代表性。关键技术包括：采用608×608像素统一预处理保持版面比例；通过K-fold交叉验证评估模型鲁棒性；利用GradCAM++热力图解析模型决策依据；创新性地测试颜色反转、灰度化等变异对检测的影响。

研究结果显示，在核心性能指标上，YOLOv8以压倒性优势胜出：在Adresseavisen测试集上达到91%的精确度和96%的mAP₅₀，推理速度仅1.5ms，比第二名RTMDet快28倍。统计检验证实其优势显著（Friedman检验p=0.0212）。跨数据集测试揭示了有趣现象：在训练过的北欧报纸上表现优异（Sydsvenskan数据集mAP₅₀达0.98），但对全新挪威iTroms?报纸的检测精度骤降至0.78，说明语言和版式差异仍是泛化瓶颈。

通过创新的可解释性实验，研究人员发现模型依赖特定视觉线索：将广告从页面底部移至他处会导致检测失败，而替换为空白区域却引发误报，表明模型过度依赖上下文特征。颜色敏感性测试显示，RGB原图检测精度（0.96）远高于反色图像（0.74），证实色彩模式是关键识别特征。GradCAM++热力图进一步揭示，模型对价格数字、高饱和度区域的关注度异常集中，这种特征偏好可能影响对简约风格广告的识别。

该研究为印刷媒体广告分析建立了新基准，其提出的多国语言数据集和YOLOv8解决方案，为实时广告监测系统提供了技术蓝图。特别是发现的色彩依赖性和上下文敏感性问题，为后续改进模型鲁棒性指明了方向。未来可通过合成数据增强（synthetic data augmentation）和域适应技术（domain adaptation）进一步提升跨文化场景的适应性，这对全球化媒体的内容监管具有重要意义。论文成果发表在《Machine Learning with Applications》，为计算机视觉在非结构化文档分析中的应用开辟了新路径。