
この画像は、チャート画像をTikZコードにリバースエンジニアリングするための自動化されたパイプラインを示しています。このシステムのコアロジックは、次の4つの主要な段階に分けられます。1. 入力とグローバルプランニング段階:入力:元のチャート画像(折れ線グラフ、棒グラフなど)。グローバル処理:グローバルプランナー:画像入力を受け取り、グローバルなメタデータを抽出します。出力:チャートのグローバルパラメータ(例:「Xスケール:1.5」、「Yスケール:0.5」など)を含むJSON形式のデータを生成します。2. 並列特徴抽出段階:画像は、4つの並列な深層学習/認識モデルに同時に入力され、各モデルは異なるチャートコンポーネント情報の抽出と、対応するTikZコードスニペットの生成を担当します。チャート基本構成認識モデル:チャートの基本構造を識別し、Tikz 1コードを生成します。軸解析モデル:X/Y軸のスケール、ラベルなどを解析し、Tikz 2コードを生成します。データ可視化認識モデル:特定のデータポイント、線、または棒を識別し、Tikz 3コードを生成します。凡例認識モデル:凡例の内容とスタイルを識別し、Tikz 4コードを生成します。3. コード合成段階:埋め込み:上記の2つの段階で生成されたデータを統合します。グローバルプランナーによって生成されたJSONデータ。4つのモデルによって生成されたTikZコードスニペット(1〜4)。テンプレート適用:このデータは、プリセットされたLaTeXテンプレートに埋め込まれます。出力:完全なTikZコードを生成します。4. コンパイルと検証ループ:これは、コードの実行可能性を保証するための、システムにおける重要なクローズドループです。LaTeXコンパイラ:生成された完全なコードのコンパイルを試みます。成功:最終的なチャートを直接出力し、プロセスは終了します。失敗:エラー処理メカニズムをトリガーします。チェックエージェント:コンパイルの失敗情報を受け取ります。エラーを分析し、コードの修正を試みます。新しいTikZコードを生成します。ループ:新しいコードをLaTeXコンパイラに送り返し、コンパイルが成功するまで繰り返します。
YOLOV5のアーキテクチャ図...