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im2latex项目环境搭建
最新推荐文章于 2024-04-22 22:11:39 发布
keevinzha 阅读量601 收藏 2 点赞数 分类专栏： Tensorflow 文章标签： 深度学习 github tensorflow
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原项目地址
原始版本地址
https://github.com/guillaumegenthial/im2latex
项目环境搭建
由于原始项目github写的比较抽象，并且有些坑，特此记录一下这个项目的搭建过程。
首先python版本是2.7，tensorflow版本是1.4.1，如果使用gpu训练，cuda版本是8.0，使用配套的cudnn即可。nltk版本3.4.5，其他库可以使用最新版。
训练过程
原始超参数batchsize较大，我使用的是2080ti，显存12g，batchsize>4时在训练中会遇到OOM错误，调低batchsize即可。
也可以直接用torch版，环境搭建比较简单，torch版地址(准确度较低)
https://github.com/luopeixiang/im2latex
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im2latex项目环境搭建原项目地址原始版本地址https://github.com/guillaumegenthial/im2latex项目环境搭建由于原始项目github写的比较抽象，并且有些坑，特此记录一下这个项目的搭建过程。首先python版本是2.7，tensorflow版本是1.4.1，如果使用gpu训练，cuda版本是8.0，使用配套的cudnn即可。nltk版本3.4.5，其他库可以使用最新版。训练过程原始超参数batchsize较大，我使用的是2080ti，显存12g，ba
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Execl2
LaTeX
06-17
用于处理excel表格数据，自动生成代码，方便用户使用，可直接粘贴在
中，点击运行即可。
im2
latex
:Deep CNN编码器+ LSTM解码器的Pytorch实现，注意图像到乳胶
05-05
Im2
Latex
深层CNN编码器+ LSTM解码器，用于图像到乳胶， 的模型架构的pytorch实现
此实现的示例结果
IM2
LATEX
-100K测试数据集上的实验结果
蓝色4
编辑距离
完全符合
40.80
44.23
0.27
入门
安装依赖项：
pip install -r requirement.txt
下载数据集进行训练：
cd data
wget http://lstm.seas.harvard.edu/
/data/
_validate_filter.lst
_train_filter.lst
_test_filter.lst
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：图像到
（Seq2seq +带有光束搜索的注意力）-
02-06
Seq2Seq模型，具有“注意力+光束搜索”功能，可将图像搜索到
，类似于和。
检查。
安装
在Linux上安装pdf
（从
到pdf）和ghostsript +
（从pdf到png）
make install-linux
（大约需要10分钟，从源代码安装）
在Mac上，假设已经安装了
发行版，则应该安装pdf
和ghostscript，因此只需要安装magick。 你可以试试
make install-mac
我们提供了一个小的数据集来检查管道。 要生成图像，训练模型并评估
make small
您应该观察到，几分钟后
解决方案对openai的研究要求
05-23
项目
拥有一个神经网络模型的源代码（具有柔和视觉效果的编码器-解码器式神经序列生成器），解决了
对研究的要求，该研究在了其BLEU得分最高（89％）。
介绍
请访问该，以获取有关此研究工作的全部内容的完整说明。 该网站包含此代码实现的链接，以及数据集，视觉效果，预训练的模型权重等。
在开始编写代码之前，请务必先。 这段代码支持本文，而不是相反！ 提供此代码的主要目的是使AI研究人员能够在此工作的基础上进行迭代。
平台
该源代码是用python 2.7生态系统编写的，并使用
1.3（GPU版本），Keras，Pandas，Jupyter Notebook，scipy，h5py和nltk等。 此列表不完整，因此在使用此代码时，您可能需要导入其他python软件包。 我使用为该
设置了虚拟python环境，并强烈推荐它。
所有实验均在Linux（Ubunt
环境配置和写作模板
06-27
环境配置和写作模板，教你如何写一篇优美的，内涵
环境配置，另有
格式模板
数字公式识别的学习笔记
墨门
10-07
523
6 随笔
6.1 Word Embedding
在南溪看来，Word Embedding是一项很好的技术；
它将单词用embedding进行表示，从而使得embedding具有了（在距离上的）语义信息；
那么Word-Embedding技术如何用于数字公式识别呢？
其实这里是使用了一种类似于self-supervised的思想，首先我们假设：
我们可以从单词的one-hot编码，映射出一种多维度的特征，
这里有点像“转置卷积”中的“补绘”的思想！
所以我们的目标就是学习出这样的embedding，
这里我们
强大！一键转换
LaTex
公式，这款开源公式识别神器比Mathpix Snip更适合你
机器学习算法与Python学习
08-15
1502
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标精彩内容不迷路机器之心报道只需要把公式图片用鼠标拖动到工具内，就能一键转成
公式。写论文、做研究时，最让你头疼的是什么？想必公...
Seq2Seq用于
生成
Zonas的博客
03-19
1667
这篇文章是关于
的系列文章中的第二篇：它的目标是解释
如何使用seq2seq模型进行
如何在
中实现它。
如果你不熟悉seq2seq
转到第一部分
代码可以在
上找到。虽然设计用于图像到
的转换（
挑战），但它只需很少的改动就可以用于标准seq2seq。
...
牛！这个工具能将公式图片转化为
格式
osfront的博客
09-02
1014
【导语】：将图片中的公式变成
格式。
简介
image-to-
是一个能将
数学方程的图像映射到
代码的应用程序。
Yuntian Deng 等人在 2016 年提出并尝试了 image-to-markup 的问题。他们通过解析来自 arXiv 的
论文来源，提取了大约 10 万个公式。他们使用 pdf
渲染公式并将渲染的 PDF 文件转换为 PNG 格式。在他们的模型中，首先使用 CNN 来提取图像特征。然后使用 RNN 对特征行进行编
数学公式识别论文一：Image-to-Markup Generation with Coarse-to-Fine Attention
Jeremy_lf的博客
10-24
3310
标题：Image-to-Markup Generation with Coarse-to-Fine Attention（图像到标记的生成具有由粗到精的注意力机制）
2017年6月13
作者：Yuntian Deng 1 Anssi Kanervisto
Abstract
我们提出了一种神经编码器-解码器模型，用于基于可扩展的从粗到精注意机制将图像转换为表示标记。 我们的方法是在图像到
生成...
Python-
Text扩展OpenNMT
08-11
Text扩展OpenNMT，Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 开源其研发的神经机器翻译系统 OpenNMT，该系统使用了 Torch 数学工具包，已达 industrial-strength 可生产水平。
环境搭建
.docx
12-23
介绍两种路线的
安装和配置方法。
1. WinEdt编辑器路线：采用WinEdt 10.2 + CTeX 2.9.2.164
2. Sublime编辑器路线：采用Sublime 3126 + TeXLive 2017
文中不包含对应软件的下载，请自行解决。
每周学习总结P5（运动鞋识别）
qq_33489955的博客
04-19
927
数据导入及处理部分：本次数据导入没有使用torchvision自带的数据集，需要将原始数据进行处理包括数据导入，数据类型转换。划分数据集：划定训练集测试集后，再使用torch.utils.data中的DataLoader()加载数据.注意：与之前不同的是，本次的数据集是已经划分好的。模型构建部分：有两个部分一个初始化部分（init()）列出了网络结构的所有层，比如卷积层池化层等。第二个部分是前向传播部分，定义了数据在各层的处理过程。
循环神经网络实例——序列预测
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04-22
963
本文主要以01序列预测为例讲解了循环神经网络的运行过程，特别是Embedding层的处理过程。
kaggle使用
的logistic回归方法实现疟疾细胞图像分类
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673
import os这段代码是一个典型的Python导入语句集，涵盖了在进行机器学习和图像处理
中常用的库和模块。numpy (np: 一个强大的数学库，提供高效的多维数组对象和大量操作这些数组的函数，是科学计算中广泛使用的工具。pandas (pd: 提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具，非常适合用来处理结构化数据。os: 用于与操作系统进行交互，比如读取文件路径、管理目录。plt和seaborn (snsmatplotlib是Python中的一个绘图库，非常适合创建静态、动态和交互式的可视化。
pytorch实战4---猴逗病识别·
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天气识别数据集http://链接：https://pan.baidu.com/s/1N2otldhzYZSqyh-E69IdjA?pwd=6666 提取码：6666 --来自百度网盘超级会员V3的分享同上期。
从入门到精通—Transformer
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965
梯度消失和梯度爆炸：这是RNN最主要的问题。由于序列的长距离依赖，当错误通过层传播时，梯度可以变得非常小（消失）或非常大（爆炸），这使得网络难以学习。计算效率低：RNN由于其递归性质，必须按序列顺序执行计算，这限制了计算的并行性。对于长序列，这会导致训练过程非常慢。难以捕捉长距离依赖：尽管理论上RNN能够处理任何长度的序列，但在实践中，它们往往难以学习到输入序列中的长距离依赖关系。
【yolov5&yolov7&yolov8火焰和烟雾检测】
最新发布
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983
1、YOLOv3训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov3-fire_smoke.pt和yolov3_tiny-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke，YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，2、采用pytrch框架，代码是python的。采用pytrch框架，代码是python的。YOLOv5训练好的模型+pyqt界面。
:图像到
09-25
是一种将图像转换为
代码的技术。
是一种用于排版科技文档的标记语言，它具有强大的数学公式排版功能。然而，对于不熟悉
的人来说，编写数学公式可能是一个繁琐的过程。
通过使用
和计算机视觉算法，可以将输入的数学公式图像转换为相应的
代码。它的工作原理是将图像分解为其基本元素，如数学符号和运算符，然后将它们映射到
代码。这样，用户就不需要手动输入和编辑
代码来排版数学公式，从而大大提高了工作的效率和准确性。
使用
可以帮助学生、研究者和教师更方便地生成和编辑复杂的数学公式。他们只需要拍摄数学公式的照片或将其上传到
的网站或应用程序中，然后就可以获取相应的
代码。这使得在科研论文、学术报告和数学教学中使用数学公式变得更加容易。
然而，
仍然有一些挑战。由于数学公式的复杂性和多样性，准确识别和转换所有类型的数学公式仍然是一个困难的问题。此外，对于涉及手写数学公式的图像，
的准确性可能会受到书写风格和字体选择的影响。
总的来说，
代码的有用工具。它可以帮助用户更轻松地生成和编辑数学公式，为科研和教学工作提供便利。随着
和计算机视觉技术的发展，我们相信
将继续改进和完善，成为更实用的工具。
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