SimpleTex公式OCR

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SimpleTex采用深度学习模型ViT训练(pix2tex也用的是ViT) 用户手册
公式识别效果超越Mathpix（性能报告），文档识别不如Mathpix。

测试软件	性能评估（CER字错率）
SimpleTex	0.21
Mathpix	0.3
阿里达摩院	0.66
新东方AI	0.73
科大讯飞	0.77
pix2tex（开源软件）	0.87

Quicker动作：免费公式识别
知乎专栏：因为是自研的算法和自己的服务器部署，所以可以完全免费且无次数限制的使用和识别

在启动这个项目之前，我发现在国内有很多类似的产品，经过测试大部分也还是采用的mathpix公司的OCR引擎（或是套壳或是微调mathpix结果），而开源或自主研发的公式OCR都远远赶不上Mathpix。所以我决定还是要自己独立开发算法，希望通过自己的努力实现一个应用级且效果领先的AI项目。目前SimpleTex算法还不完善，还有太多需要做和支持的内容，未来我会不断更新本工具。当前SimpleTex的主服务器是我的深度学习训练机，现已搬迁到专用机房托管，排开我的人力和时间成本，也需要不少固定的费用。所以如果觉得好用的话不帮点个赞转发扩散，真心感谢大家支持！

中国联系邮箱（不支持外国邮箱）: contact@simpletex.cn
世界联系邮箱（支持外国邮箱）: contact@zqwei-tech.cn
QQ群: 571100466
小助手微信号: simple-tex
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Discord: discord.gg/fyDYzN7kz3
微信公众号: SimpleTex公式识别

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从Google Drive下载Windows应用程序(59.6MB) 文件分享者：shuyang fan（ICL 2020届学生）

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从whois查询域名simpletex.cn的结果：
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中青为科技： SimpleTex发布新一代算法更新，V2算法取得重大提升

SimpleTex发布V2算法，首次在AI方向上自主研发、原创想法占比达到90%+，同时走通了包括自研推理、训练等框架，提出新的特征提取模型并进行验证、大规模预训练任务并自研LaTeX编译系统实现数据集大规模合成等一系列自研AI核心科技的必经之路，最终算法达到世界领先水平。这也标志着中青为科技可以在没有外部资本的帮助下，完全独立自主创新，研发世界一流的教育科技技术，是当前我们这条“坚持科技梦想改变世界”道路发展里程碑式的进展。

SimpleTex V2主要更新

1. 全面支持80+种世界不同语言，主要语系的所有语言
2. 中文支持，包括手写识别支持
3. 复杂打印体公式显著增强，显著改善大型矩阵、方程组的识别，出现错误latex的情况大幅下降
4. 手写公式识别增强
5. 修复此前反馈的各类问题，统一大部分的latex指令
6. 运算速度较原有的simpletex v1加快20-50%
7. 识别的细节错误减少，鲁棒性增强

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在网页simpletex.cn/ai/latex_ocr 粘贴图片就可以体验：