推荐开源项目：Counting-Aware Network - 改变手写数学表达式识别的游戏规则

最新推荐文章于 2025-01-08 13:31:58 发布

姬如雅Brina

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推荐开源项目：Counting-Aware Network - 改变手写数学表达式识别的游戏规则

CANWhen Counting Meets HMER: Counting-Aware Network for Handwritten Mathematical Expression Recognition (ECCV’2022 Poster).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CAN

在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域，手写数学表达式识别（Handwritten Mathematical Expression Recognition, HMER）是一个复杂而富有挑战性的任务。传统的编码器-解码器网络虽然取得了一定的成功，但在处理结构复杂或长标记序列的公式时仍存在局限性。为此，我们为您推荐一个创新性的开源项目——Counting-Aware Network (CAN)，它将符号计数与HMER联合优化，为准确读取和理解手写公式开辟了新的道路。

项目介绍

CAN是ECCV 2022会议上提出的一种新方法，它的核心在于设计了一个弱监督的计数模块，可以在没有符号级位置标注的情况下预测每个符号类的数量。该模块被集成到标准的注意力机制编码器-解码器模型中，通过联合优化两个任务来提高HMER的准确性。实验证明，CAN在多个基准数据集上均表现出优于现有最佳方法的性能，并且额外的时间成本几乎可以忽略不计。

项目技术分析

CAN的独特之处在于其巧妙地结合了两种关键组件：

Counting Module：这是一个弱监督模块，通过学习全局图像特征来估计符号数量，无需精确的位置信息。采用多尺度收缩映射（Multi-Scale Contraction Map, MSCM），有效捕捉复杂的布局信息，实现高精度的计数。
Pipeline：CAN的整体工作流程如图所示，包括一个预处理模块对输入图像进行标准化，接着是计数模块，然后是用于HMER的标准注意力编码器-解码器模型。计数信息被馈送到解码器以辅助标记序列的生成，从而减少错误。

应用场景

CAN技术对于教育、科学计算、文档检索等领域有着广泛的应用前景。例如，在在线作业批改系统中，它可以自动识别和解析学生的手写算术和代数问题；在科学研究中，可以帮助研究人员快速理解和提取论文中的数学公式，加速文献阅读和研究进程。

项目特点

创新设计：首次将符号计数引入HMER，提高了复杂公式识别的准确性。
高效优化：即使增加了计数任务，对整体运行时间的影响也很小。
易于使用：提供PyTorch实现，包含了训练和测试脚本，以及配置文件，便于社区进行复现和扩展。
全面评估：在CROHME和HME100K等标准数据集上进行了详尽的实验，展示了优越的性能。
开放源代码：鼓励开发者和研究者进行探索和改进，推动HMER领域的进一步发展。

如果您正致力于提升手写数学表达式的识别能力，或者对此领域有浓厚的兴趣，那么CAN无疑是一个值得尝试的开源项目。立即加入这个充满活力的社区，体验这一革命性的技术并贡献您的力量吧！

引用该项目：

@inproceedings{CAN,
  title={When Counting Meets HMER: Counting-Aware Network for Handwritten Mathematical Expression Recognition},
  author={Li, Bohan and Yuan, Ye and Liang, Dingkang and Liu, Xiao and Ji, Zhilong and Bai, Jinfeng and Liu, Wenyu and Bai, Xiang},
  booktitle={Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)},
  pages={197--214},
  year={2022}
}

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