YogeLiu/TexTeller
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三洋三洋
2024-03-03 12:09:14 +08:00
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@@ -14,7 +14,7 @@
TexTeller是一个基于ViT的端到端公式识别模型，可以把图片转换为对应的latex公式
TexTeller用了550K的图片-公式对进行训练(数据集可以在[这里](https://huggingface.co/datasets/OleehyO/latex-formulas)获取)，相比于[LaTeX-OCR](https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR)(使用了一个100K的数据集)，TexTeller具有**更强的泛化能力**以及**更高的准确率**，可以**覆盖大部分的使用场景**。
TexTeller用了550K的图片-公式对进行训练(数据集可以在[这里](https://huggingface.co/datasets/OleehyO/latex-formulas)获取)，相比于[LaTeX-OCR](https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR)(使用了一个100K的数据集)，TexTeller具有**更强的泛化能力**以及**更高的准确率**，可以覆盖大部分的使用场景(**扫描图片，手写公式除外**)。
> 我们马上就会发布一个使用5.5M数据集进行训练的TexTeller checkpoint
@@ -26,7 +26,6 @@ pytorch
> 注意: 只有CUDA版本>= 12.0被完全测试过，所以最好使用>= 12.0的CUDA版本
## Getting Started
1. 克隆本仓库:
@@ -159,4 +158,4 @@ python -m models.ocr_model.train.train
## Acknowledgements
Thanks to [LaTeX-OCR](https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR) which has brought me a lot of inspiration, and [im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA) which enriches our dataset.
Thanks to [LaTeX-OCR](https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR) which has brought me a lot of inspiration, and [im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA) which enriches our dataset.