公式识别精度优化方案
针对学术文献中的公式识别难题,SmolDocling提供以下提升方案:
- 输入预处理阶段:1) 确保扫描分辨率≥300dpi 2) 使用
Pillow
库进行灰度增强(image.convert("L")
) 3) 对倾斜文档先用OpenCV进行角度校正 - 模型特殊优化:1) 内置LaTeX语法转换器 2) 采用符号注意力机制提升运算符识别率 3) 支持分段识别模式,对复杂公式进行分层解析
- 后处理技巧:1) 通过
docling_core
的post_process_formula()
方法校验符号完整性 2) 输出时添加verbose=2
参数显示识别置信度 3) 对多行公式使用\begin{equation}
环境包裹
典型错误规避:1) 避免拍摄反光纸质文档 2) 手写公式需保证字符间距>3mm 3) 矩阵类公式建议单独截图处理
本答案来源于文章《SmolDocling:小体积高效处理文档的视觉语言模型》