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公式图片ocr,输入图片输出对应的latex表达式

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xiaofengShi/Image2Katex

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Img2Katex模型说明V2

简介

本仓库代码实现将公式图像转换为katex输出,是整个ocr项目中,该部分是最难的一部分,该仓库是对原有项目该功能的升级。

项目演示

输入公式图像数据


100c0c140c

预测输出latex

g _ { \alpha \beta } = \frac { ( 1 + | \psi | ^ { 2 } ) \delta _ { \alpha \beta } - \bar { \psi } _ { \alpha } \psi _ { \beta } } { ( 1 + | \psi | ^ { 2 } ) ^ { 2 } }

本代码主要参考的是https://guillaumegenthial.github.io/image-to-latex.html该文章对应的代码。

  • 输入的是公式的图像,进行CNN特征提取,在CNN中使用elu(指数线性单元)激活函数,一点需要特别注意,在CNN最后一层中加入位置编码,这里参考的是transformer中的位置编码实现。
  • 使用CNN对图像进行特征提取之后,得到的数据维度为NHWC,将数据维度进行转换,在高度方向上使用双向RNN编码,之所以使用高度方向上进行双向RNN操作是因为输入的图像是一种长条形图片,在高度方向进行RNN是为了找到宽度方向上的前后联系。
  • 对训练数据集的目标label要进行处理,首先分词得到每个katex单元,确定整个词表的大小;此后,对目标label头部插入START标志,尾部插入END标志,词表中不存在的katex单元使用UNKNOWN标志,统计整个训练集,使用kmeans计算bucket的尺寸,并对训练集中的图像进行resize和padding,将相近的尺寸转换至对应的bucket的尺寸,在训练的时候,从bucket中提取数据凑成一个bucket进行训练,对目标序列进行padding,使用PAD标识符对齐目标序列。
  • 接下来是decoder阶段,使用的是Attention机制的decoder的解码机制,并且提供了greedy解码和binary search的解码方式,使用集束搜索可以得到更优解(贪婪搜索可以看做是搜索窗口为1的集束搜索)。

整个实现的pipeline如下图所示


ocr


对流程图进行解释说明

对于输入的图片使用CNN网络进行特征提取,之后在高度方向上使用双向RNN,找到数据的前后依赖关系,对数据进行维度转换,之后使用GRU+attention进行解码器设计,对于Attention的计算方式可以参考相关博客文献深度学习-Python-tutorial-LSTM-GRU-Attention

本项目代码说明

本项目中包含三个模型,包含im2katex,errorchecker,dismodel分别实现图像预测生成katex,预测katex错误语法纠正,和预测katex语法错误判别器。

对于im2katex和errorchecker均可以使用项目文件夹下的makefile文件进行训练和测试。

参数说明

  • data_type:

    使用哪种数据集训练得到的权重,目前有'handwritten'—手写体图片训练集, 'original'—印刷体图片训练集, 'merged'—二者合并的训练集,默认使用二者合并的训练集。

  • model_type

    运行那个程序,目前有两个模型,一个是im2katex,也就是上文所说的输入公式图片,输出预测的katex表达式;另一个是error,这个是对im2katex的改进(预测的katex存在缺失会导致katex无法渲染生成图片,对该类错误的图片使用nmt的方式进行错误纠正),经过训练,效果不好,目前已经废除,暂不使用。

  • mode

    何种网络模型运行方式,可选参数为'trainval', 'test', 'val', 'infer’

  • encoder_type

    在im2katex模型中的encoder的方式,可选为'Augment','conv',分别对应的是是否数据增强,如果参数为Augment则在数据输入时使用数据增强,如果是conv使用默认的数据输入

环境准备

测试

目前项目对于img2katex已经训练完成,可以使用makefile文件进行测试

命令行测试

命令行测试代码为

make im2katex-inference

根据提示在命令行输入待测试图片的地址或者待测试的文件夹位置

web端测试

目前的代码中提供了web端测试页面

启动测试代码

make server

页面如下,每行对应的内容分别为:

  1. inputimage:输入的图片
  2. processimage:预处理之后的图片
  3. latexpredict:预测生成的latex
  4. renderedimage:使用预测的latex渲染生成的图片

web_demo 如果没有安装pdflatex这个渲染插件,可以将输出的latex,在 https://katex.org/ 这里进行渲染 img


训练

目前im2katex使用的数据是网上的开源数据集,包含两种数据,一种为印刷体公式图片,数量大约为10w,另一个为手写体公式图片,数量大约为7w。将两个数据集合并,可以组成混合数据集。

训练模型

如果使用当前已经准备好的标准格式数据集,直接使用make文件下的命令,

如果训练标准数据集

make im2katex-trainval-ori

如果对标准数据集进行增强

make im2katex-trainval-aug

预训练权重参数

BaiduDisk:

链接: https://pan.baidu.com/s/1cUCSxCaReXw9EPs8_lwCRQ 提取码: bx4b

训练自己的数据

数据集的 链接: https://pan.baidu.com/s/1Ni1eOb3l9udrjlA0Mfx9OQ 提取码: vf9w

数据集预处理

首先对数据集的label进行预处理,将label中的katex进行分词,可以使用./data/process_im2latex/run_formula_normal.sh下的命令

对数据提取bucket,resize,padding等操作,相关处理程序代码为./data/build_imglatex_data.py

最后得到的数据为numpy格式,按照不同的bucket size存储,内部存储着图像名和对应的label,并且生成了包含数据集的一些映射关系:词表字典,索引与字符转换关系等。

如果要训练自己的数据,需要对数据集进行预处理。

训练模型

在准备好数据之后,同样使用make命令进行训练模型。

errorchecker模型说明

该模型的设计初衷是,使用im2katex经过训练测试之后,loss已经非常小,bleu和edit distance衡量指标已经很高,但是如果使用预测的katex能否生成图像为衡量指标,预测生成率仅为50%,也就是说,虽然预测时katex和label已经非常相似,但是对于严格的ketex结构,存在少量的差异也会导致渲染图片失败,因此errorchecker是按照nmt的思路设计了一个机器翻译模型,以预测的字符串作为输入,以label作为输出,训练nmt模型,并且使用的是im2katex预训练之后得到的embeding向量,由于对于一个正确的label存在多个错误的输入,这是一种多对一的映射,因此经过短期训练之后发现nmt模型无法收敛,该模型已经放弃

disMode模型说明

同样是对原来的im2katex的进一步优化,原来的loss已经很小,loss无法下降,那么增加loss是否可以使模型训练继续下去?答案是可以的。目前的loss来源于预测的katex字符和label之间的交叉熵损失,那么借鉴对抗生成网络,现在的im2katex可以看做是生成器,那么设计一个判别器来判断预测生成的katex是否可以生成图像,这就为模型引入了一个损失。

在现有im2katex的基础上进行预测,得到预测的katex和同等数量的label列表,接下来使用能否渲染生成图片作为衡量指标对预测的katex进行过滤,只保留无法生成的图片的预测katex,并且保留对应的label,判别器对该katex进行判断,如果无法生成katex,判别器预测输出为0,如果输入的是label,那么判别器预测输出应该为1,根据对抗生成网络的损失函数,实际就是价差上损失,对判别器进行训练,如果判别器训练收敛之后,可以将该判别器加入到im2katex之中,在im2katex中dismodel为测试模式,不更新参数。

目前思路:

对于整个项目,输入时公式的图片,我们想要的是准确的katex输出。在im2katex中输入图片,得到预测的katex,计算预测katex和label之间的交叉熵损失$\sum Alog(y)+(1-A)log(1-y)$,并且预测的katex输入dismodel,计算dismodel判断katex为1的损失$mean(-\log(D(katex)))$

在disModel中,使用的是TCN网络(具体的实现可以参考https://github.com/Songweiping/TCN-TF或者https://github.com/locuslab/TCN),对输入的序列进行3层的空洞卷积,之后经过线性变换得到输出。

参考代码

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