图表信息挖掘

适用于快速理解论文图表逻辑，辅助复现或引用。

提示词

请对论文中的图表（粘贴标题或描述，或上传截图）进行结构化解读：
 (1) 指出每个图表的核心信息与实验目的；
 (2) 解释关键数据趋势、异常点或对比关系；
 (3) 分析作者通过该图表想证明的论点及图表设计是否合理；
 (4) 说明该图表如何支持论文主要结论。
 以“图表编号—核心信息—数据解读—论证作用”表格输出，语言简洁。

示例输出

图表1

• 核心信息：不同模型在ImageNet上的精度-参数量曲线。
• 数据解读：ViT-B/16在参数量约86M时达到83.1%精度，高于ResNet152的78.3%。
• 论证作用：证明ViT在相近参数量下精度优势明显，支持“Transformer可替代CNN”的结论。

图表2：训练数据规模对ViT精度的影响。

• 数据解读：在ImageNet上训练时精度较低（76%），而在JFT-300M预训练后提升至84%。
• 论证作用：说明ViT对大数据依赖性强，解释其早期落后于CNN的原因，并强调预训练的重要性。