論文の概要: PP-FormulaNet: Bridging Accuracy and Efficiency in Advanced Formula Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18382v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 06:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:37.864596
• Title: PP-FormulaNet: Bridging Accuracy and Efficiency in Advanced Formula Recognition
• Title（参考訳）: PP-FormulaNet:高度なフォーミュラ認識におけるブリッジ精度と効率性
• Authors: Hongen Liu, Cheng Cui, Yuning Du, Yi Liu, Gang Pan,
• Abstract要約: 本稿では,最新式認識モデルPP-FormulaNetを提案する。 PP-FormulaNet-Lは、UniMERNetのような著名なモデルの精度を6%上回っている。 大量の高品質な公式データを抽出できるフォーミュラマイニングシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.411770309972948
• License:
• Abstract: Formula recognition is an important task in document intelligence. It involves converting mathematical expressions from document images into structured symbolic formats that computers can easily work with. LaTeX is the most common format used for this purpose. In this work, we present PP-FormulaNet, a state-of-the-art formula recognition model that excels in both accuracy and efficiency. To meet the diverse needs of applications, we have developed two specialized models: PP-FormulaNet-L, tailored for high-accuracy scenarios, and PP-FormulaNet-S, optimized for high-efficiency contexts. Our extensive evaluations reveal that PP-FormulaNet-L attains accuracy levels that surpass those of prominent models such as UniMERNet by a significant 6%. Conversely, PP-FormulaNet-S operates at speeds that are over 16 times faster. These advancements facilitate seamless integration of PP-FormulaNet into a broad spectrum of document processing environments that involve intricate mathematical formulas. Furthermore, we introduce a Formula Mining System, which is capable of extracting a vast amount of high-quality formula data. This system further enhances the robustness and applicability of our formula recognition model. Code and models are publicly available at PaddleOCR(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) and PaddleX(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX).
• Abstract（参考訳）: フォーミュラ認識は文書インテリジェンスにおいて重要なタスクである。 数学的表現を文書画像からコンピュータが容易に扱える構造化された記号形式に変換することを含む。 LaTeXはこの目的のために最も一般的なフォーマットである。 本研究では,精度と効率を両立させる最新式認識モデルPP-FormulaNetを提案する。 アプリケーションの多様なニーズを満たすため,我々は,高精度シナリオに適したPP-FormulaNet-Lと,高効率コンテキストに最適化されたPP-FormulaNet-Sという2つの特殊なモデルを開発した。 PP-FormulaNet-Lは,UniMERNetなどの著名なモデルの精度を6%上回る精度を実現している。 逆にPP-FormulaNet-Sは16倍以上の速度で動作する。 これらの進歩はPP-FormulaNetを複雑な数学的公式を含む幅広い文書処理環境にシームレスに統合するのに役立つ。 さらに,大量の高品質な公式データを抽出できるフォーミュラマイニングシステムを導入する。 このシステムは,式認識モデルの堅牢性と適用性をさらに向上させる。 コードとモデルはPaddleOCR(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)とPaddleX(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX)で公開されている。

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