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T

Texteller

由 OleehyO 开发
TexTeller是基于ViT架构的端到端公式识别模型，能够识别自然图像中的数学公式并将其转换为LaTeX格式公式。
文字识别
Transformers
开源协议:Apache-2.0#高精度公式识别#图像转LaTeX#复杂符号支持
下载量 3,806
发布时间 : 2/10/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

TexTeller是一个图像转文本模型，专门用于识别自然图像中的数学公式并将其转换为LaTeX格式。该模型在更大规模的图像-公式配对数据集上训练，展现出优异的泛化能力和高准确率。

模型特点

大规模训练数据
训练数据扩充至750万条，是前版本的15倍，数据质量显著提升。
卓越性能
在测试集中展现出卓越性能，尤其在识别罕见符号、复杂多行公式及矩阵方面表现突出。
高泛化能力
相比使用约10万条数据的LaTeX-OCR，展现出更优异的泛化能力和更高准确率。

模型能力

图像转文本
数学公式识别
LaTeX格式转换
复杂符号识别
多行公式处理
矩阵识别

使用案例

学术研究
论文公式提取
从学术论文或书籍中提取数学公式并转换为LaTeX格式。
提高公式录入效率，减少手动输入错误。
教育
教学材料制作
将手写或印刷的数学公式快速转换为可编辑的LaTeX格式。
简化教学材料的制作过程。