回路図画像を機械可読なネットリストへ変換する際、部品認識や接続推論に課題があった。本研究では、深層学習による部品検出、CCLによる接続抽出、OCRとVLMを組み合わせた参照指定子の割り当てを統合したオープンソースツール「SINA」を提案する。実験では、既存の最先端手法の2.72倍となる96.47%の全体精度を達成した。
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