論文の概要: UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15254v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 13:03:00.262914
• Title: UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition
• Title（参考訳）: UniMERNet: 実世界の数学的表現認識のためのユニバーサルネットワーク
• Authors: Bin Wang, Zhuangcheng Gu, Chao Xu, Bo Zhang, Botian Shi, Conghui He,
• Abstract要約: UniMERデータセットは、大規模なトレーニングセットUniMER-1MとテストセットUniMER-Testで構成されている。 UniMERNetはLongth-Aware Moduleを組み込んで、様々な長さの式を効率的に処理する。 我々の実験は、UniMERNetが既存のMERモデルより優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.549745467791872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the UniMER dataset to provide the first study on Mathematical Expression Recognition (MER) towards complex real-world scenarios. The UniMER dataset consists of a large-scale training set UniMER-1M offering an unprecedented scale and diversity with one million training instances and a meticulously designed test set UniMER-Test that reflects a diverse range of formula distributions prevalent in real-world scenarios. Therefore, the UniMER dataset enables the training of a robust and high-accuracy MER model and comprehensive evaluation of model performance. Moreover, we introduce the Universal Mathematical Expression Recognition Network (UniMERNet), an innovative framework designed to enhance MER in practical scenarios. UniMERNet incorporates a Length-Aware Module to process formulas of varied lengths efficiently, thereby enabling the model to handle complex mathematical expressions with greater accuracy. In addition, UniMERNet employs our UniMER-1M data and image augmentation techniques to improve the model's robustness under different noise conditions. Our extensive experiments demonstrate that UniMERNet outperforms existing MER models, setting a new benchmark in various scenarios and ensuring superior recognition quality in real-world applications. The dataset and model are available at https://github.com/opendatalab/UniMERNet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,UniMERデータセットを用いて,複雑な実世界のシナリオに対する数学的表現認識(MER)に関する最初の研究を行う。 UniMERデータセットは、100万のトレーニングインスタンスを持つ前代未聞のスケールと多様性を提供する大規模なトレーニングセットUniMER-1Mと、現実世界のシナリオで広く見られる様々な公式分布を反映した精巧に設計されたテストセットUniMER-Testで構成されている。 したがって、UniMERデータセットは、堅牢で高精度なMERモデルのトレーニングと、モデル性能の包括的な評価を可能にする。 さらに,実用シナリオにおけるMERの強化を目的とした革新的フレームワークであるUniMERNetを導入する。 UniMERNetはLongth-Aware Moduleを組み込んで、様々な長さの式を効率的に処理することで、複雑な数学的表現をより高精度に処理することができる。 さらに、UniMERNetは、我々のUniMER-1Mデータと画像拡張技術を用いて、異なるノイズ条件下でのモデルの堅牢性を改善する。 我々の広範な実験は、UniMERNetが既存のMERモデルより優れており、様々なシナリオで新しいベンチマークを設定し、現実世界のアプリケーションにおいて優れた認識品質を確保することを実証している。 データセットとモデルはhttps://github.com/opendatalab/UniMERNetで公開されている。

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