SciGA: A Comprehensive Dataset for Designing Graphical Abstracts in Academic Papers

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Kawada, Takuro, Kitada, Shunsuke, Nemoto, Sota, Iyatomi, Hitoshi
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Computer Vision and Pattern Recognition Computation and Language Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2507.02212