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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 208 - 213 (6page)
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In an era dominated by data-driven insights, the ability to interpret and extract data from visual representations such as charts is indispensable for informed decision-making. While charts, including bar, pie, and line variants, are instrumental in conveying intricate data sets with clarity, the heterogeneity in their design and intricacies in data representation pose significant challenges for automated data extraction. This study introduces a novel approach, emphasizing the detection and extraction of key data points—crucial elements that encapsulate the essence of the underlying data—within these charts. Central to our methodology is the integration of deep learning techniques, specifically leveraging the prowess of the YOLO v8 model, renowned for its exceptional object detection capabilities. By focusing on keypoint detection, our model ensures a nuanced understanding and extraction of pivotal data entities embedded within charts, irrespective of their type or design variations.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusion
References
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