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È stato analizzato un organigramma e sono stati progettati e implementati modelli di rilevamento corrispondenti da diverse prospettive di combinazione modale, integrando contenuto testuale, struttura di propagazione e informazioni sull'immagine.

AI & Sistemi

Descrizione del prompt

È stato analizzato un organigramma e sono stati progettati e implementati modelli di rilevamento corrispondenti da diverse prospettive di combinazione modale, integrando contenuto testuale, struttura di propagazione e informazioni sull'immagine.

Illustrazioni correlate

$Pipeline automatizzato per la retroingegneria di immagini di grafici in codice TikZ. La logica centrale di questo sistema può essere suddivisa nelle seguenti quattro fasi principali: 1. Fase di Pianificazione Globale e Input: - Input: Immagini originali dei grafici (es. grafici a linee, grafici a barre, ecc.). - Elaborazione Globale: - Pianificatore Globale: Riceve l'input dell'immagine ed estrae i metadati globali. - Output: Genera dati in formato JSON contenenti i parametri globali del grafico (es. 'X-scale': 1.5, 'Y-scale': 0.5 informazioni sulla scala). - Esempio di Output (JSON): ```json { 'x_scale': '1.3cm', 'y_scale': '0.5cm', 'y_min': 0, 'y_max': 10, 'x_min': 0, 'x_max': 6, 'colors': {'mplBlue': '31,119,180', 'gridGray': '220,220,220'}, 'chart_type': 'bar_chart' } ``` 2. Fase di Estrazione Parallela delle Caratteristiche: - L'immagine e i metadati globali vengono inseriti simultaneamente in quattro modelli paralleli di deep learning/riconoscimento, ciascuno responsabile dell'estrazione di diverse informazioni sui componenti del grafico e della generazione dei corrispondenti frammenti di codice TikZ: 1. Modello di Riconoscimento della Configurazione di Base del Grafico: Identifica la struttura di base del grafico e genera il codice TikZ 1. 2. Modello di Analisi degli Assi Coordinati: Analizza le scale, le etichette, ecc., degli assi X/Y e genera il codice TikZ 2. 3. Modello di Riconoscimento della Visualizzazione dei Dati: Identifica specifici punti dati, linee o barre e genera il codice TikZ 3. 4. Modello di Riconoscimento della Legenda: Identifica il contenuto e lo stile della legenda e genera il codice TikZ 4. 3. Fase di Sintesi del Codice: - Fill-in: Integra i dati prodotti nelle due fasi precedenti. - Dati JSON prodotti dal Pianificatore Globale. - Frammenti di codice TikZ (1-4) prodotti dai quattro modelli. - Applicazione del Template: Questi dati vengono inseriti in un template LaTeX preimpostato. - Output: Genera un codice TikZ completo. 4. Loop di Compilazione e Validazione: - Questo è un ciclo chiuso cruciale nel sistema per garantire l'eseguibilità del codice. - Latex$

Pipeline automatizzato per la retroingegneria di immagini di...

这张图片展示了一个将图表图像（Images）逆向工程转化为 TikZ 代码的自动化处理流程（Pipeline）。

该系统的核心逻辑可以分为以下四个主要阶段：

1. 全局规划与输入阶段 (Input & Global Planning)
输入：原始的图表图像（如折线图、柱状图等）。

全局处理：

Global Planner（全局规划器）：接收图像输入，提取全局性的元数据。

输出：生成 JSON 格式的数据，包含图表的全局参数（例如 "X-scale": 1.5, "Y-scale": 0.5 等比例尺信息）。

2. 并行特征提取阶段 (Parallel Feature Extraction)
图像同时输入到四个并行的深度学习/识别模型中，分别负责提取不同的图表组件信息，并生成对应的 TikZ 代码片段：

图表基本配置识别模型：识别图表的基础结构，生成 Tikz 1 代码。

坐标轴解析模型：解析 X/Y 轴的刻度、标签等，生成 Tikz 2 代码。

数据可视化识别模型：识别具体的数据点、线条或柱状体，生成 Tikz 3 代码。

图例识别模型：识别图例（Legend）的内容和样式，生成 Tikz 4 代码。

3. 代码合成阶段 (Code Synthesis)
填充 (Fill-in)：将上述两个阶段产出的数据进行整合。

Global Planner 产出的 JSON 数据。

四个模型产出的 TikZ 代码片段 (1-4)。

模板应用：这些数据被填入预设的 Latex 模板中。

产出：生成一份完整的 TikZ 代码 (Complete Tikz Code)。

4. 编译与校验循环 (Compilation & Validation Loop)
这是该系统的一个关键闭环，用于保证代码的可执行性：

Latex Compiler（编译器）：尝试编译生成的完整代码。

成功 (Success)：直接输出最终图表，流程结束。

失败 (Failure)：触发错误处理机制。

Check Agent（校验/修复智能体）：

接收编译失败的信息。

分析错误并尝试修复代码。

生成 New Tikz Code（新代码）。

回环：将新代码再次送回 Latex Compiler 进行编译，直到成功为止。

这张图片展示了一个将图表图像（Images）逆向工程转化为 TikZ 代码的自动化处理流程（Pipeline）。该系...

Diagramma dell'architettura di YOLOV5.

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Questo progetto affronta le sfide legate all'elevato numero di Token visivi, alle informazioni ridondanti e alla difficoltà di bilanciare efficienza e requisiti delle attività nelle strategie di compressione, nel contesto della comprensione multimodale di documenti lunghi. Considerando il sovraccarico computazionale affrontato dai modelli multimodali in scenari di contesto lungo, indaghiamo sistematicamente i metodi di compressione dei Token visivi e le strategie di compressione adattiva. In particolare, esploriamo meccanismi efficaci di compressione e filtraggio per i Token visivi, dal punto di vista della rilevanza complessiva del documento e del compito. Inoltre, introduciamo metodi di apprendimento per rinforzo per esplorare strategie di selezione adattiva per i tassi di compressione in diversi scenari di documenti e domande. Sulla base di ciò, costruiamo un sistema applicativo per compiti di question answering su documenti lunghi multimodali per integrare e convalidare i metodi proposti. Il principale contenuto della ricerca è mostrato in Figura 1. Potresti generare una figura per me? Che tipo di figura sarebbe adatta e come dovrebbe essere presentata?

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