http://region-3.seetacloud.com:45745/process_image_GUI

其实这个mfd的部分很早就完成了，最近我们把它做了一个非常粗糙的demo放在网页上面；大家可以访问该网址尝鲜！（demo所用服务器限时返场，截止到8月18日）

Credits（仅包含数学公式探测，截至目前）：

感谢刘域尧、薛泽皓对于MathFormulaDetection相关模型的训练所做出的贡献！感谢熊至潇对于服务器部署方面所做的贡献！感谢史景喆对于MFD相关数据集生成所做出的贡献(/ω\ )

当然，技术组几乎全员也都参与到了ai阅卷相关的工作中。后续我们放出更多demo的时候，也会将其他部分的同学列入Credits名单里。

技术组的ai阅卷项目正在顺利进行中，我们后面MFR部分（MathFormulaRecognition）也正在进行训练，完成后同样会放出demo供大家游玩。

PS：

一些关于ai阅卷的说明：

我们的ai阅卷项目命名为CPHOSS: CentralizedPHysicsOlympiadScoringSystem。

我们目前设想的框架大概是分为MFD、MFR、公式比较三部分。MFD（也就是本次放出的demo）是说从一张答题纸的图片上将公式部分圈出来，MFR是说将公式转化为latex，公式比较就是比较公式并给分。

一些关于MFD的说明：

我们MFD的一个难点是之前没有类似的数据集。之前MFD的数据集是那种从密密麻麻文字的论文中框出公式的，如果我们直接在这个数据集上训练，在试卷上表现会很差。因此，我们使用了一种借鉴了3D检测任务常用数据增广方式的方法——CutAndPaste。我们将这些论文里的公式复制下来，然后黏贴到白纸上作为我们的数据集。从而，我们造出了很适配使用场景的数据集。具体可以参考https://github.com/JingzheShi/CPHOSS_MFD 里的说明。