論文の概要: Recognizing Handwritten Mathematical Expressions as LaTex Sequences
Using a Multiscale Robust Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00817v1
- Date: Wed, 26 Feb 2020 12:39:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 15:46:51.815855
- Title: Recognizing Handwritten Mathematical Expressions as LaTex Sequences
Using a Multiscale Robust Neural Network
- Title（参考訳）: マルチスケールロバストニューラルネットワークを用いた手書き数式をラテックス系列として認識する
- Authors: Hongyu Wang, Guangcun Shan
- Abstract要約: 手書きの数学的表現と出力シーケンスを認識するために,ロバストなマルチスケールニューラルネットワークを提案する。
可視化の追加により、モデルの認識プロセスが詳細に示される。
本モデルの結果から, 最先端モデルの方がロバスト性が高く, 誤差が少なく, 精度も高いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9164573079514016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a robust multiscale neural network is proposed to recognize
handwritten mathematical expressions and output LaTeX sequences, which can
effectively and correctly focus on where each step of output should be
concerned and has a positive effect on analyzing the two-dimensional structure
of handwritten mathematical expressions and identifying different mathematical
symbols in a long expression. With the addition of visualization, the model's
recognition process is shown in detail. In addition, our model achieved 49.459%
and 46.062% ExpRate on the public CROHME 2014 and CROHME 2016 datasets. The
present model results suggest that the state-of-the-art model has better
robustness, fewer errors, and higher accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,手書きの数学的表現と出力LaTeX配列を認識するために,頑健なマルチスケールニューラルネットワークを提案する。これは,出力の各ステップがどこにあるべきかを効果的かつ正確に焦点を合わせ,手書きの数学的表現の2次元構造を分析し,長い表現で異なる数学的記号を識別する上で,肯定的な効果を持つ。
可視化の追加により、モデルの認識プロセスが詳細に示されている。
さらに、我々のモデルは公開CROHME 2014とCROHME 2016データセット上で49.459%と46.062%のExpRateを達成した。
本モデルの結果から,最先端モデルの方がロバスト性が高く,誤差が少なく,精度も高いことが示唆された。
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