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钢琴乐谱的实用端到端光学音乐识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为TrOMR的基于Transformer的方法，用于端到端的复调OMR。通过引入一种新颖的一致性损失函数和合理的数据注释方法，提高了对复杂乐谱的识别精度。实验证明TrOMR在真实场景中优于当前OMR方法。同时，研究开发了一个TrOMR系统，并构建了一个用于真实世界中的全页乐谱的相机场景数据集。提供了代码和数据集以便于重现。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于Transformer的方法，名为TrOMR。
- TrOMR用于端到端的复调OMR，具有优秀的全局感知能力。
- 引入了一种新颖的一致性损失函数和合理的数据注释方法，提高了复杂乐谱的识别精度。
- 实验证明TrOMR在真实场景中优于当前OMR方法。
- 研究开发了一个TrOMR系统，并构建了一个全页乐谱的相机场景数据集。
- 提供了代码和数据集以便于重现。
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