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Semi-supervised Handwritten Mathematical Expression Recognition: SemiHMER Using Pseudo-labels
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的半监督框架SemiHMER，旨在解决手写数学表达识别中的标注数据不足问题。通过双分支半监督学习和增强策略，显著提升了模型训练效果，尤其在长距离公式识别中提高了准确性。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的半监督框架SemiHMER，旨在解决手写数学表达识别中的标注数据不足问题。
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SemiHMER通过引入双分支半监督学习和增强策略，显著提升了模型的训练效果。
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该方法在长距离公式识别中提高了准确性，实验结果表明其有效性。
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