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CNN和视觉模型的比较研究图表图像分类
摘要：图表图像分类是自动化数据提取和从可视化的解释的关键任务，这些任务被广泛用于业务，研究和教育等领域。在本文中，我们评估了卷积神经网络（CNN）和视觉模型（VLM）的性能，鉴于它们在各种图像分类和理解任务中的使用越来越多。，我们构建了25种图表类型的不同数据集，每个数据集包含1,000张图像，并培训了多个CNN体系结构，同时还评估了预训练的VLM的零拍概括能力。我们的结果表明，在经过专门用于图表分类的培训时，CNN胜过VLM，尽管如此，它仍显示出有希望的潜力，而无需特定于任务的培训。这些发现强调了CNN在图表分类中的重要性，同时突出了VLM的进一步微调的未开发潜力，这对于推进自动数据可视化分析至关重要。
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AD 使用条款 AD：为配备无线电的 ACFT 保留。缩短的声明距离：RESA（跑道末端安全区）90 x 90 米，距跑道末端 36 米。声明距离的末端位于跑道 11 实际末端前 90 米处。声明距离的末端位于跑道 29 实际末端前 25 米处。各种活动：在 AD（编号 380）：SR-SS、FL 140 上跳伞。AGEN TWR 或 A/A 和 TOULOUSE INFO 了解实际活动。降落伞活动期间，必须在 ATS 时间内强制启动。 AEM（编号 9132）：500 英尺 ASFC - SAM、DIM 和 JF：0900-1100、1300-SS MAX 1800。根据协议进行无线电遥控飞行。