ai2dcaption

नोट: यह डेटासेट हाल ही में जोड़ा गया था और यह केवल हमारे tfds-nightly पैकेज में उपलब्ध है।

• विवरण :

यह डेटासेट मुख्य रूप से AI2D डेटासेट पर आधारित है ( यहां देखें)।

AI2D-कैप्शन डेटासेट एनोटेशन प्रक्रिया के लिए हमारे पेपर का खंड 4.1 देखें।

• मुखपृष्ठ : https://huggingface.co/datasets/bhayzala/AI2D-Caption

• स्रोत कोड : tfds.datasets.ai2dcaption.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 2.01 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'auditor_llm_training_examples'	30
'gpt4v'	4,903
'llava_15'	4,902
'planner_llm_training_examples'	30
'test'	75

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार	विवरण
	फीचर्सडिक्ट
कैप्शन	मूलपाठ		डोरी
इकाइयां,	अनुक्रम
संस्थाएँ/सीमाएँ	बीबॉक्सफ़ीचर	(4,)	फ्लोट32
संस्थाएँ/बिल्ली	क्लास लेबल		int64
संस्थाएं/से	मूलपाठ		डोरी
संस्थाएं/आईडी	मूलपाठ		डोरी
संस्थाएँ/लेबल	मूलपाठ		डोरी
संस्थाएं/से	मूलपाठ		डोरी
संस्थाएँ/प्रकार	क्लास लेबल		int64
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8	आरेख की छवि.
छवि_फ़ाइलनाम	मूलपाठ		डोरी	छवि फ़ाइल नाम. उदाहरण के लिए "1337.png"
लेआउट	क्लास लेबल		int64
रिश्ते	अनुक्रम(पाठ)	(कोई नहीं,)	डोरी
विषय	क्लास लेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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},
}