ai2dcaption

• Descripción :

Este conjunto de datos se basa principalmente en el conjunto de datos AI2D (ver aquí ).

Consulte la Sección 4.1 de nuestro artículo para conocer el proceso de anotación del conjunto de datos AI2D-Caption.

• Página de inicio : https://huggingface.co/datasets/abhayzala/AI2D-Caption

• Código fuente : tfds.datasets.ai2dcaption.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : 2.01 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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},
}