摘要
本发明涉及公式提取领域,具体为一种将图像上的数学公式提取为latex公式的技术方法,为解决现有模型收敛很慢,推理和训练成本较高,不太适合给低算力设备部署的问题,本发明包括以下步骤:加载有数学公式的图片数据、将图片数据转换成图像矩阵以及对图片进行图像学处理。本发明中在抛弃注意力机制后,以更低成本地进行训练和推理,并且该模型收敛更快,即使训练样本数量不大的情况下模型的鲁棒性和准确度也比较高,该模型推理所依赖的算力更低,可以在纯cpu的情况下完成快速推理,可以将公式识别引擎部署到一些有离线和安全要求的客户手中,也可以使用该项技术降低公式识别模型整体训练和推理的计算资源成本,减少不必要的计算资源浪费。
技术关键词
图片
矩阵
输出特征
索引
传播算法
序列
词典
图像处理
多层感知器
编码
注意力机制
状态更新
字符
通道
鲁棒性
数据
低成本
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