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zezeze97/image2latex

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Image2latex 项目

目录

  1. 关于本项目
  2. 快速开始
  3. 使用方法
  4. 结果
  5. Pretrained model

关于本项目

本项目是进行图片到latex的翻译任务

模型

在本项目中,使用的是典型的Encoder-Decoder模型

模型1:

  • Encoder: 带Global Context(GC) Block的ResNet-31:8,4 times downsampling
  • Decoder: 3层Transformer Decoder

网络结构为:

MASTER's architecture

环境依赖

本项目主要需要如下的环境依赖,具体安装方式见快速开始!

快速开始

数据集下载

  • coming soon

环境安装

  1. 创建新环境

    conda create -n im2latex python=3.7
    conda activate im2latex
    # 安装nltk
    pip install nltk
  2. 安装torch1.10.0+cu113

    # install torch1.10.0+cu113
    pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
  3. 安装 mmcv-full-1.4.0。点击 here 查看更多细节。

    # install mmcv-full-1.4.0 with torch version 1.10.0 cuda_version 11.3
    pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html

    如果遇到网络问题无法下载,可选择手动下载mmcv1.4.0安装包,选择合适的版本进行安装,示例安装命令:

    pip install mmcv_full-1.4.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
  4. 确保在项目文件夹下(image2latex),安装 mmdetection。点击 here 查看更多细节。

    # We embed mmdetection-2.11.0 source code into this project.
    # You can cd and install it (recommend).
    cd ./mmdetection-2.11.0
    pip install -v -e .
  5. 安装mmocr. 点击here 查看更多细节。

    # install mmocr
    cd {Path to image2latex}
    pip install -v -e .

使用方法

训练

  1. ResNet31withGCB + 3*Transformer Decoder

    sh im2latex/im2latex_resnet31withGCB.sh

    训练过程中的日志文件和checkpoint将会保存在 expr_result/im2latex_res31

预测

  1. ResNet31withGCB + 3*Transformer Decoder

    sh im2latex/im2latex_res31_infer.sh

    预测结果在expr_result/im2latex_res31/predict

  2. 批量预测(batch inference)

    python im2latex/im2latex_infer.py

    预测结果在expr_result/im2latex_res31/predict/pred.json

  3. 实时可视化预测im2latex/online_infer_visualization.ipynb

计算BLEU得分

python im2latex/eval_score.py

结果

这里是模型在验证集(1000张图片)上的BLEU@4得分

Models BLEU@4 EM
ResNet31withGCB + 3*Transformer Decoder 0.9139 0.4749

Pretrained Model

下载链接

About

image2latex project

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