- Описание :
Этот набор данных в основном основан на наборе данных AI2D (см. здесь ).
См. раздел 4.1 нашей статьи о процессе аннотирования набора данных AI2D-Caption.
Домашняя страница : https://huggingface.co/datasets/abhayzala/AI2D-Caption
Исходный код :
tfds.datasets.ai2dcaption.Builder
.Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
Unknown size
Размер набора данных :
2.01 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'auditor_llm_training_examples' | 30 |
'gpt4v' | 4903 |
'llava_15' | 4902 |
'planner_llm_training_examples' | 30 |
'test' | 75 |
- Структура функции :
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),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
подпись | Текст | нить | ||
сущности | Последовательность | |||
сущности/границы | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 | |
сущности/кот | Класслейбл | int64 | ||
субъекты/от | Текст | нить | ||
сущности/идентификатор | Текст | нить | ||
сущности/лейбл | Текст | нить | ||
субъектам/к | Текст | нить | ||
сущности/тип | Класслейбл | int64 | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | Изображение диаграммы. |
имя_файла_изображения | Текст | нить | Имя файла изображения. например "1337.png" | |
макет | Класслейбл | int64 | ||
отношения | Последовательность (Текст) | (Никто,) | нить | |
тема | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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},
}