- 説明:
このデータセットは主に AI2D データセットに基づいています (ここを参照)。
AI2D-Caption データセットのアノテーション プロセスについては、論文のセクション 4.1を参照してください。
ホームページ: https://huggingface.co/datasets/abhayzala/AI2D-Caption
バージョン:
-
1.0.0(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
Unknown sizeデータセットのサイズ:
2.01 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'auditor_llm_training_examples' | 30 |
'gpt4v' | 4,903 |
'llava_15' | 4,902 |
'planner_llm_training_examples' | 30 |
'test' | 75 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'caption': Text(shape=(), dtype=string),
'entities': Sequence({
'bounds': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'cat': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'from': Text(shape=(), dtype=string),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'label': Text(shape=(), dtype=string),
'to': Text(shape=(), dtype=string),
'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8, description=The image of the diagram.),
'image_filename': Text(shape=(), dtype=string),
'layout': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7),
'relationships': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
'topic': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| キャプション | 文章 | 弦 | ||
| エンティティ | 順序 | |||
| エンティティ/境界 | BBox機能 | (4,) | float32 | |
| エンティティ/猫 | クラスラベル | int64 | ||
| エンティティ/から | 文章 | 弦 | ||
| エンティティ/ID | 文章 | 弦 | ||
| エンティティ/ラベル | 文章 | 弦 | ||
| エンティティ/宛先 | 文章 | 弦 | ||
| エンティティ/タイプ | クラスラベル | int64 | ||
| 画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | ダイアグラムのイメージ。 |
| 画像ファイル名 | 文章 | 弦 | 画像のファイル名。例: "1337.png" | |
| レイアウト | クラスラベル | int64 | ||
| 人間関係 | シーケンス(テキスト) | (なし、) | 弦 | |
| トピック | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_superviseddoc を参照):None図( tfds.show_examples ):

- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{Zala2024DiagrammerGPT,
author = {Abhay Zala and Han Lin and Jaemin Cho and Mohit Bansal},
title = {DiagrammerGPT: Generating Open-Domain, Open-Platform Diagrams via LLM Planning},
year = {2024},
booktitle = {COLM},
}