数学公式识别：从图像到LaTeX字符串 (math-formula-recognition)

简介：
数学公式识别：从图像到LaTeX字符串专注于研究如何将数学公式的图片转换为可编辑的LaTeX代码，旨在提高数学内容处理效率。 使用深度神经网络进行离线数学公式识别的项目基于Python 3环境，并可通过运行`pip install -r requirements.txt`安装所有必要的依赖项。如果您想在PyTorch中采用其他安装方法或不同版本的CUDA，请根据相关文档操作。 该项目的数据集是一个在线手写数据集，由InkML文件组成；然而，该架构用于离线识别任务，因此需要将输入转换为图像形式。已有的数据集已经转化成了256x256像素大小的图片，并且提取了相应的地面真实情况（ground truth）。 请确保所有必要的数据位于`data/`目录下，同时请注意`tokes.tsv`文件定义了可用制表符及其分隔规则。训练和验证的数据集分别在`gt_split/train.tsv`和`gt_split/validation.tsv`中列出；每个条目代表一张图像以及它的基本事实路径。 可以通过运行特定的命令来生成训练与验证数据集的拆分，具体操作步骤请参考项目的相应文档或说明文件。