【源码】基于Python和Django框架的数学公式识别系统

项目简介

本项目是基于Python和Django框架构建的数学公式识别系统，借助Swin - Transformer实现了中文和LaTeX公式的混合识别。系统具备数据预处理、模型训练、模型验证功能，并通过Django框架提供Web接口进行公式识别。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：涵盖筛选多行标签文件、筛选含特定错误信息的标签文件、根据标签提取匹配图像、图像填充等，为模型训练提供标准数据集。
2. 模型训练：以Swin - Transformer为骨干网络，结合自定义的数据预处理与增强策略，实现中文和LaTeX公式的混合识别。
3. 模型验证：通过验证脚本对模型进行验证，计算BLEU分数、编辑距离和准确率等指标。
4. Web接口：借助Django框架提供Web接口，用户可上传图像或输入图像URL，经模型进行公式识别并返回结果。

安装使用步骤

环境配置

1. 安装Python环境，推荐Python 3.8版本。
2. 安装依赖库，如PyTorch、torchvision、torchaudio等。
3. 安装Django框架及相关依赖。

数据准备

1. 准备包含图像和对应标签文件的数据集。
2. 用数据预处理脚本对数据进行筛选、匹配和填充处理。

模型训练

1. 用run.py脚本进行模型训练。
2. 调整模型参数，如批次大小、学习率等。

模型验证

1. 用validation.py脚本对模型进行验证。
2. 观察验证过程中的损失、BLEU分数、编辑距离和准确率等指标。

Web接口使用

1. 启动Django开发服务器。
2. 访问Web界面，上传图像或输入图像URL。
3. 接收并显示识别结果。

下载地址

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