python数学公式识别_LaTeX_OCR_PRO数学公式识别增强版：中英文手写印刷公式、支持初级符号推导...
LaTeX_OCR_PRO
数学公式识别，增强：中文公式、手写公式
Seq2Seq + Attention + Beam Search。结构如下：
1. 搭建环境
python3.5 + tensorflow1.12.2
[可选] latex (latex 转 pdf)
[可选] ghostscript (图片处理)
[可选] magick (pdf 转 png)
如果你想直接训练，不想自己构建数据集：
[可选] 新开一个虚拟环境
virtualenv env35 --python=python3.5
source env35/bin/activate
安装依赖
pip install -r requirements.txt // cpu 版
pip install -r requirements-gpu.txt // gpu 版
下载数据集
git submodule init
git submodule update
如果你想自己构建数据集，然后再训练：
Linux
一键安装
make install-linux
或
安装本项目依赖
virtualenv env35 --python=python3.5
source env35/bin/activate
pip install -r requirements.txt
安装 latex (latex 转 pdf)
sudo apt-get install texlive-latex-base
sudo apt-get install texlive-latex-extra
安装 ghostscript
sudo apt-get update
sudo apt-get install ghostscript
sudo apt-get install libgs-dev
安装magick (pdf 转 png)
wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*; \
./configure --with-gslib=yes; \
make; \
sudo make install; \
sudo ldconfig /usr/local/lib
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*
Mac
一键安装
make install-mac
或
安装本项目依赖
sudo pip install -r requirements.txt
LaTeX
安装magick (pdf 转 png)
wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*; \
./configure --with-gslib=yes; \
make;\
sudo make install; \
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*
2. 开始训练
生成小数据集、训练、评价
提供了样本量为 100 的小数据集，方便测试。只需 2 分钟就可以根据 ./data/small.formulas/ 下的公式生成用于训练的图片。
一步训练
make small
或
生成数据集
用 LaTeX 公式生成图片，同时保存公式-图片映射文件，生成字典 只用运行一次
# 默认
python build.py
# 或者
python build.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json
训练 # 默认
python train.py
# 或者
python train.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json --training=configs/training_small.json --model=configs/model.json --output=results/small/
评价预测的公式 # 默认
python evaluate_txt.py
# 或者
python evaluate_txt.py --results=results/small/
评价数学公式图片 # 默认
python evaluate_img.py
# 或者
python evaluate_img.py --results=results/small/
生成完整数据集、训练、评价
根据公式生成 70,000+ 数学公式图片需要 2-3 个小时
一步训练
make full
或
生成数据集
用 LaTeX 公式生成图片，同时保存公式-图片映射文件，生成字典 只用运行一次 python build.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json
训练 python train.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json --training=configs/training.json --model=configs/model.json --output=results/full/
评价预测的公式 python evaluate_txt.py --results=results/full/
评价数学公式图片 python evaluate_img.py --results=results/full/
3. 可视化
可视化训练过程
用 tensorboard 可视化训练过程
小数据集
cd results/small
tensorboard --logdir ./
完整数据集
cd results/full
tensorboard --logdir ./
可视化预测过程
打开 visualize_attention.ipynb，一步步观察模型是如何预测 LaTeX 公式的。
或者运行
# 默认
python visualize_attention.py
# 或者
python visualize_attention.py --image=data/images_test/6.png --vocab=configs/vocab.json --model=configs/model.json --output=results/full/
可在 --output 下生成预测过程的注意力图。
4. 部署
部署为 Django 应用
安装部署需要的环境
pip install django
开启服务
python manage.py runserver 0.0.0.0:8010
开启图片服务
cd data/images_train
python -m SimpleHTTPServer 8020
使用方法 在输入框里依次输入 0.png, 1.png 等等，即可看到结果
5. 评价
指标
训练分数
测试分数
perplexity
1.12
1.13
EditDistance
94.16
93.36
BLEU-4
91.03
90.47
ExactMatchScore
49.30
46.22
perplexity 是越接近1越好，其余3个指标是越大越好。
其中 EditDistance 和 BLEU-4 已达到业内先进水平
将 perplexity 训练到 1.03 左右，ExactMatchScore 还可以再升，应该可以到 70 以上。
机器不太好，训练太费时间了。
6. 更多细节
包括数据获取、数据处理、模型架构、训练细节
包括 “如何可视化 Attention 层”、“在 win10 用 GPU 加速训练” 等等
7. 致谢
十分感谢 Harvard 和 Guillaume Genthial 、Kelvin Xu 等人提供巨人的肩膀。
论文：