VisDecode: extracción de decisiones de diseño en visualizaciones con modelos pixel-to-text
En este trabajo introducimos VisDecode, un framework para extraer decisiones de diseño a partir de visualizaciones. Haciendo uso de imágenes rasterizadas de visualizaciones genéricas (gráficos de barra, lineas, dispersión), nuestro algoritmo identifica atributos perceptuales y los relaciona con los...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178811 |
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I19-R120-10915-1788112025-05-08T20:07:54Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178811 VisDecode: extracción de decisiones de diseño en visualizaciones con modelos pixel-to-text Sinnona, Martín A. Siless, Viviana Iarussi, Emmanuel 2024-08 2024 2025-05-08T12:46:10Z es Ciencias Informáticas Visualización de datos Extracción de atributos Lenguaje visual En este trabajo introducimos VisDecode, un framework para extraer decisiones de diseño a partir de visualizaciones. Haciendo uso de imágenes rasterizadas de visualizaciones genéricas (gráficos de barra, lineas, dispersión), nuestro algoritmo identifica atributos perceptuales y los relaciona con los datos. Entrenamos una red neuronal profunda con un dataset sintético que consiste en pares de visualizaciones-decisiones de diseño. Estas visualizaciones fueron rasterizadas a partir de tablas de datos , generadas aleatoriamente por modelos de lenguaje , que incluyen variables cuantitativas y categóricas que se asemejan a datos del mundo real. Luego del entrenamiento, VisDecode es capaz de extraer decisiones de diseño de gráficos provenientes de internet. Nuestro objetivo a mediano plazo es poder mejorar las interfaces de visualización para lograr mejores prácticas de diseño. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 109-112 |
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En este trabajo introducimos VisDecode, un framework para extraer decisiones de diseño a partir de visualizaciones. Haciendo uso de imágenes rasterizadas de visualizaciones genéricas (gráficos de barra, lineas, dispersión), nuestro algoritmo identifica atributos perceptuales y los relaciona con los datos. Entrenamos una red neuronal profunda con un dataset sintético que consiste en pares de visualizaciones-decisiones de diseño. Estas visualizaciones fueron rasterizadas a partir de tablas de datos , generadas aleatoriamente por modelos de lenguaje , que incluyen variables cuantitativas y categóricas que se asemejan a datos del mundo real. Luego del entrenamiento, VisDecode es capaz de extraer decisiones de diseño de gráficos provenientes de internet. Nuestro objetivo a mediano plazo es poder mejorar las interfaces de visualización para lograr mejores prácticas de diseño. |
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