CnSTD

多语言场景文字与数学公式检测工具包

场景文字检测数学公式检测 CnSTD PyTorch 模型 Github 开源项目

CnSTD是一个Python 3场景文字检测和数学公式检测工具包,支持多语言文字检测,提供多个预训练模型。最新版本新增数学公式检测功能,可识别行内和独立行公式。CnSTD基于PyTorch实现,采用DBNet等算法,检测速度和精度显著提升。可与CnOCR工具包结合,实现端到端文字识别。

Umi-OCR - 高效离线OCR工具支持多语言识别和灵活调用

GithubOCR软件Umi-OCR开源项目截图OCR批量识别文字识别

Umi-OCR是一款开源的文字识别工具，适用于Windows和Linux系统。它提供离线OCR引擎，支持截图识别、批量识别、PDF识别等功能。软件还具备二维码识别和生成、公式识别等特性。Umi-OCR支持多语言界面，可通过命令行和HTTP接口调用，是一款功能全面的OCR解决方案。

C-Plus-Plus - C++算法实现开源集合涵盖多领域教育资源

C++算法GithubSTL学习资源开源实现开源项目跨平台

C++算法开源项目提供多领域算法实现，包括计算机科学、数学、统计学等。项目特点是详细文档、多种实现方式、严格遵守C++11标准，并通过持续集成保证代码质量。适合教育者和学生学习使用，也可用于其他应用开发。

TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台

GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型

TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现，集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集，支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型，并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。

a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现

GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目

本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。

MathTranslate - LaTeX文档多语言翻译工具保留数学表达式

GithubLaTeX翻译MathTranslatearXiv翻译开源项目科学论文翻译

MathTranslate是一个开源的LaTeX文档翻译工具，专门用于科学论文的多语言转换。该工具可将任何语言的LaTeX文档翻译为目标语言，同时保留数学表达式等LaTeX元素。MathTranslate支持直接翻译arXiv论文，并提供网页服务器和命令行两种使用方式。这一工具为科研工作者提供了便捷的跨语言学习和交流平台，有助于促进全球科研合作。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

typst - 新一代标记语言排版系统

GithubTypst开源项目排版系统标记语言编译器

Typst是一款创新的标记语言排版系统，具备与LaTeX相当的功能，同时显著提高了易用性。它提供内置标记语法、灵活函数、集成脚本、数学排版和文献管理等功能。Typst采用增量编译技术，实现快速编译和友好的错误提示。这一工具适用于学术论文、技术文档和创意项目等多种场景的高质量排版需求。

BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测

BetterOCRGithubLLMOCR引擎多语言支持开源项目文本检测

BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎，并使用LLM技术，解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度，即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面，并持续快速开发中。欢迎贡献与参与，共同提升OCR技术。

spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能

GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理

spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

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