ai2dcaption

• Descrizione :

Questo set di dati si basa principalmente sul set di dati AI2D (vedi qui ).

Vedere la sezione 4.1 del nostro documento per il processo di annotazione del set di dati AI2D-Caption.

• Home page : https://huggingface.co/datasets/abhayzala/AI2D-Caption

• Codice sorgente : tfds.datasets.ai2dcaption.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensione del set di dati : 2.01 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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},
}