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.. _algorithm_formula_recognition: |
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公式识别算法 |
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简介 |
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公式检测是指给定输入公式图像,识别公式图像内容并转为 ``LaTeX`` 格式。 |
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模型使用 |
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在配置好环境的情况下,直接执行 ``scripts/formula_recognition.py`` 即可运行布局检测算法脚本。 |
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.. code:: shell |
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$ python scripts/formula_recognition.py --config configs/formula_recognition.yaml |
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模型配置 |
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.. code:: yaml |
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inputs: assets/demo/formula_recognition |
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outputs: outputs/formula_recognition |
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tasks: |
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formula_recognition: |
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model: formula_recognition_unimernet |
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model_config: |
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cfg_path: pdf_extract_kit/configs/unimernet.yaml |
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model_path: models/MFR/unimernet_tiny |
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visualize: False |
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- inputs/outputs: 分别定义输入文件路径和LaTeX预测结果目录 |
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- tasks: 定义任务类型,当前只包含一个公式识别任务 |
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- model: 定义具体模型类型: 当前仅提供 `UniMERNet <https://github.com/opendatalab/UniMERNet>`_ 公式识别模型 |
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- model_config: 定义模型配置 |
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- cfg_path: UniMERNet配置文件路径 |
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- model_path: 模型权重路径 |
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- visualize: 是否对模型结果进行可视化,可视化结果会保存在outputs目录下。 |
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多样化输入支持 |
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PDF-Extract-Kit中的公式检测脚本支持 ``单个公式图像`` 、 ``文档图像及对应公式区域`` |
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可视化结果查看 |
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当config文件中visualize设置为True时, ``LaTeX`` 预测结果会保存在outputs目录下。 |