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YOLOV5架构图

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对组织结构图进行了分析，并从不同的模态组合角度设计和实现了相应的检测模型，整合了文本内容、传播结构和图像信息。...

$将图表图像逆向工程为 TikZ 代码的自动化流程。该系统的核心逻辑可以分为以下四个主要阶段： 1. 全局规划和输入阶段： - 输入：原始图表图像（例如，折线图、条形图等）。 - 全局处理： - 全局规划器：接收图像输入并提取全局元数据。 - 输出：生成包含图表全局参数的 JSON 格式数据（例如，“X 比例”：1.5，“Y 比例”：0.5 比例信息）。 - 输出示例 (JSON)： ```json { 'x_scale': '1.3cm', 'y_scale': '0.5cm', 'y_min': 0, 'y_max': 10, 'x_min': 0, 'x_max': 6, 'colors': {'mplBlue': '31,119,180', 'gridGray': '220,220,220'}, 'chart_type': 'bar_chart' } ``` 2. 并行特征提取阶段： - 图像和全局元数据同时输入到四个并行的深度学习/识别模型中，每个模型负责提取不同的图表组件信息并生成相应的 TikZ 代码片段： 1. 图表基本配置识别模型：识别图表的基本结构并生成 TikZ 代码 1。 2. 坐标轴解析模型：解析 X/Y 轴的刻度、标签等并生成 TikZ 代码 2。 3. 数据可视化识别模型：识别特定的数据点、线条或条形并生成 TikZ 代码 3。 4. 图例识别模型：识别图例的内容和样式并生成 TikZ 代码 4。 3. 代码合成阶段： - 填充：整合以上两个阶段产生的数据。 - 全局规划器产生的 JSON 数据。 - 四个模型产生的 TikZ 代码片段 (1-4)。 - 模板应用：将这些数据填充到预设的 LaTeX 模板中。 - 输出：生成完整的 TikZ 代码。 4. 编译 & 验证循环： - 这是系统中确保代码可执行性的关键闭环。 - Latex$

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