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申请/专利权人:大连理工大学人工智能大连研究院;大连鞍利科技有限公司
摘要:本发明涉及一种基于Res2Net模型改进的数学公式识别方法,包括如下步骤:输入待识别的数学公式图像;基于Res2Net模型提取数学公式图像中水平、垂直方向的特征信息,获取一系列特征向量,作为解码器的输入特征序列;基于LSTM作为解码器,利用注意力机制,对输入特征序列解码成LaTeX序列,即最终的数学公式表示。本发明可以有效的提取数学公式中的多尺度特征,能够对数学公式中的微小特征进行有效的识别,同时在模型中引入了全局注意力机制,使得模型在解码输出时可以注意到应该注意的地方,加强了模型在应对长序列数学公式时的性能,并且提出了覆盖机制来抑制已经被注意过的特征的权重,进而缓解了过度注意或缺失注意的问题。
主权项:1.一种基于Res2Net模型改进的数学公式识别方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.输入待识别的数学公式图像;S2.基于Res2Net模型提取所述数学公式图像中水平、垂直方向的特征信息,获取一系列特征向量,作为解码器的输入特征序列;S3.基于LSTM作为解码器,利用注意力机制,对所述输入特征序列解码成LaTeX序列,即最终的数学公式表示。
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百度查询: 大连理工大学人工智能大连研究院 大连鞍利科技有限公司 一种基于Res2Net模型改进的数学公式识别方法
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