谷歌AI推出MathWriting:整合人工书写与合成数据集,革新手写数学表达式识别

AI每日新闻4周前发布 shen
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近年来,随着深度学习技术的快速发展,在线文本识别模型取得了显著进展。然而,数学表达(ME)识别作为更为复杂的任务,其研究与应用仍面临诸多挑战。为了解决这一难题,谷歌研究团队近期推出了MathWriting数据集,为手写数学表达式识别领域带来了新的突破。

MathWriting是一个专注于在线手写数学表达的数据集,它囊括了23万个真人书写的样本和40万个合成样本,其规模远超类似IM2LATEX-100K的离线HME数据集。这一数据集的推出,不仅为ME识别引入了新的标准,更为广大研究者提供了标准化的真实表达,从而简化了训练过程并强化了评估效果。值得一提的是,MathWriting还与其他在线数据集兼容,以InkML格式共享,并通过栅格化墨迹有效扩展了离线HME数据集。

AI旋风认为,MathWriting数据集的推出,无疑为手写数学表达式识别领域注入了新的活力。与CROHME23相比,MathWriting的样本数量几乎是其近3.9倍,标签数量经过归一化后增加了4.5倍。这一庞大的数据规模,不仅提升了数据集的代表性和多样性,更为模型训练提供了更为丰富和真实的素材。谷歌AI推出MathWriting:整合人工书写与合成数据集,革新手写数学表达式识别

除此之外,MathWriting还展示了其广泛的应用价值。它包含了大部分希腊字母和矩阵等复杂符号,能够代表量子力学、微积分和线性代数等各种科学领域。这意味着,MathWriting不仅可以用于数学表达式的识别,还可以支持跨科学领域的识别训练,为科学研究和教育提供了强大的支持。

此外,MathWriting数据集还包括253k人工编写表达和6k孤立符号用于训练、验证和测试,同时还有396k合成表达。这些数据的丰富性和多样性,使得MathWriting成为训练和评估手写识别模型的全面资源。基于MathWriting的测试部分,使用字符错误率(CER)指标构建手写数学表达识别基准,各种识别模型,包括CTC Transformer和OCR等,都在该数据集上展示了其优异的性能。谷歌AI推出MathWriting:整合人工书写与合成数据集,革新手写数学表达式识别

值得一提的是,MathWriting数据集的收集过程也充满了创新。它涉及人类贡献者通过Android应用程序复制渲染表达式,随后经过最少的后处理和标签归一化以提高模型性能。这种创新的收集方式不仅保证了数据的质量和真实性,还大大提高了数据收集的效率。

MathWriting数据集的推出,不仅为手写数学表达式识别领域带来了新的突破,也为整个AI领域的发展注入了新的动力。随着该数据集的广泛应用和深入研究,相信未来我们将会看到更多基于MathWriting的创新应用和技术突破。

展望未来,MathWriting数据集还有望在更多领域发挥重要作用。例如,它可以与CROHME23等数据集进行整合,以提高模型性能和多样性;同时,其边界框数据也有助于生成合成墨迹,为更自然的合成改进LATEX的严格结构提供可能;此外,MathWriting还可以为UI功能提供字符分割途径,为用户提供更加便捷和高效的交互体验。

总之,谷歌研究团队推出的MathWriting数据集,无疑为手写数学表达式识别领域带来了新的希望和机遇。我们期待看到更多基于该数据集的创新应用和技术突破,为AI领域的发展贡献更多的力量。

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