수식인식기는 OCR(Optical Character Recognition) task의 일환으로써 수식 이미지 latex 포맷의 텍스트로 변환하는 task입니다. 수식 인식의 경우, 기존의 OCR과 달리 multi line recogniton을 필요로 한다는 점에서 기존의 single line recognition OCR task와 차별점을 가집니다.
저희 수식인식기 task는 SATRN model을 기본 틀로 설정하여 수식 이미지 학습을 진행했습니다. Multi line recognition 문제 이외에도 다른 문제를 해결하기 위해 기존 model에 개선 사항을 적용했습니다. 추가적으로 streamlit를 이용해 간단한 웹 데모를 만듦으로써 저희가 만든 모델을 서비스로 출시할 수 있음을 보이고자 했습니다.
📃Wiki에 문제 인식, EDA, 모델 설계, 실험 관리 및 검증 전략 등 저희가 고안한 기술의 흐름과 고민의 흔적을 기록했습니다.
아래의 링크에서 Demo의 자세한 사항을 확인하실 수 있습니다.
- scikit_image==0.14.1
- opencv_python==3.4.4.19
- tqdm==4.28.1
- torch==1.4.0
- scipy==1.2.0
- numpy==1.15.4
- torchvision==0.2.1
- Pillow==8.1.1
- tensorboardX==1.5
- editdistance==0.5.3
- opencv-python==3.4.4.19
- adamp==0.3.0
- madgrad==1.1
- timm==0.4.9
- wandb==0.10.31
$ git clone https://github.com/bcaitech1/p4-ocr-hansarang.git
$ cd code
$ python train.py --config_file ./configs/SATRN.yaml
$ python inference.py --config_file ./log/satrn/checkpoints/0050.pth
code
├── README.md
├── __pycache__
│ ├── checkpoint.cpython-37.pyc
│ ├── dataset.cpython-37.pyc
│ ├── flags.cpython-37.pyc
│ ├── metrics.cpython-37.pyc
│ ├── scheduler.cpython-37.pyc
│ ├── train.cpython-37.pyc
│ └── utils.cpython-37.pyc
├── checkpoint.py
├── configs - arguments config files
│ ├── Attention.yaml
│ └── SATRN.yaml
├── data_tools
│ ├── extract_tokens.py
│ ├── parse_upstage.py
│ └── train_test_split.py
├── dataset.py - make dataset objects
├── download.sh
├── flags.py - make flag object from config
├── inference.py - do inference
├── log
├── metrics.py
├── networks - structure of models
│ ├── Attention.py
│ ├── Mish.py
│ ├── SATRN.py
│ ├── SATRN_Effnet.py
│ ├── SATRN_Mish.py
│ ├── Swish.py
│ ├── __pycache__
│ │ ├── Attention.cpython-37.pyc
│ │ ├── SATRN.cpython-37.pyc
│ │ └── SATRN_Effnet.cpython-37.pyc
│ └── spatial_transformation.py
├── requirements.txt
├── scheduler.py - set of scheduler function
├── submission.txt
├── submit
│ └── output.csv
├── train.py - do train
├── utils.py - setting for model, optimizer by config file
input
└── data
├── eval_dataset - dataset for evaluation
│ ├── images
│ └── input.txt
└── train_dataset - dataset for train
├── gt.txt - ground truth file
├── images - image files
├── level.txt - level for each images
├── source.txt - handwrite image(value : 1) or printed image(value : 0)
└── tokens.txt - all tokens using for description of operations
모델 학습에 사용할 때 사용하는 config 파일(ex. SATRN.yaml) 예시입니다.
예시 config 파일들은 code/configs(경로 수정 해야 함)에 존재하니, 참고하여 config 파일을 작성해 자유롭게 학습을 진행하실 수 있습니다.
network: SATRN
input_size:
height: 100
width: 400
SATRN:
encoder:
hidden_dim: 300
filter_dim: 600
layer_num: 6
head_num: 8
decoder:
src_dim: 300
hidden_dim: 128
filter_dim: 512
layer_num: 3
head_num: 8
checkpoint: ""
prefix: "./log/satrn"
data:
train:
- "../../train_dataset/gt.txt"
test:
- ""
token_paths:
- "- "../../train_dataset/tokens.txt"" # 241 tokens
dataset_proportions: # proportion of data to take from train (not test)
- 1.0
random_split: True # if True, random split from train files
test_proportions: 0.2 # only if random_split is True
crop: True
rgb: 1 # 3 for color, 1 for greyscale
batch_size: 25
num_workers: 8
num_epochs: 50
print_epochs: 1
dropout_rate: 0.1
teacher_forcing_ratio: 0.8
max_grad_norm: 2.0
seed: 1234
optimizer:
optimizer: 'NAdam' # Adam, Adadelta, ...extra
lr: 5e-4 # learning rate
weight_decay: 1e-4
is_cycle: True박재우(JJayy) | 💾송광원(remaindere) | ✨신찬엽(chanyub) | 조원(jo-member) | 🚫탁금지(Atica57) |
본 프로젝트는 아래의 license를 따릅니다.
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