学術論文・レポートPDFを高精度に Markdown & LaTeX 変換
従来のOCRよりもレイアウトに強く、LLM直接認識の1/5以下のコスト。複雑な2段組、複数行のLaTeX数式、セル結合表を忠実に復元します。
元PDF と Markdown の2画面比較
左側は実際のPDF紙面レイアウト、右側は MarkifyDoc が構造化・抽出した Markdown です。
Deep Residual Learning for Image Recognition
Abstract
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth.
1. Introduction
Deep convolutional neural networks [22, 21] have led to a series of breakthroughs for image classification [21, 50, 40]. Driven by the significance of depth, a question arises: Is learning better networks as easy as stacking more layers? An obstacle to answering this question was the notorious problem of vanishing/exploding gradients.
Figure 1. Training error (left) and test error (right) on CIFAR-10 with 20-layer and 56-layer "plain" networks.
When deeper networks are able to start converging, a degradation problem has been exposed: with network depth increasing, accuracy gets saturated and then degrades rapidly.
Deep Residual Learning for Image Recognition
Abstract
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions.
1. Introduction
Deep convolutional neural networks [22, 21] have led to a series of breakthroughs for image classification [21, 50, 40].
Figure 1. Training error (left) and test error (right) on CIFAR-10 with 20-layer and 56-layer "plain" networks.
なぜ研究者や金融プロフェッショナルに選ばれるのか
2段組論文・複雑な表・数式をAIが正確に認識し、綺麗なMarkdownへ完璧に変換
学術レベルのLaTeX数式復元
行内数式や複数行の等式を標準的なKaTeX/LaTeX構文（$ と $$）に変換し、文字化けを防ぎます。
結合セルを含む複雑な表の抽出
決算書や調査レポートの罫線なし表やセル結合（rowspan/colspan）をGFM標準Markdownテーブルへ無損変換。
2段組の自動順序再構築
2段組の読書順序を正しく認識し、段落の混ざりを排除。挿絵や図表も高画質で自動トリミングしてZIP化します。
長文ドキュメント自動分割＆高速並列処理
コールドスタートの待機時間を排除し、秒単位で即時応答。数百ページに及ぶ専門書や長文レポートを自動分割し、高速並列解析を実行します。
24時間後の自動物理データ削除
変換完了から24時間後に元ファイルと生成データを完全物理削除。AIモデルの学習には一切使用しません。
標準OpenAPI & Webhook連携
SHA-256認証付きAPI KeyとWebhook通知を完備。RAGナレッジベースの前処理パイプラインに最適です。
従量課金とサブスクリプションプラン
1クレジット = 1ページ高精度解析 · 失敗ページは自動返金
Free 無料プラン
新規登録で50クレジット進呈、手軽な論文閲覧と検証に最適
よくある質問と技術仕様
数式変換、フォーマット互換性、セキュリティに関する詳細情報