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Emo Visual Data
Emo Visual Data
该数据集适合自然语言处理和计算机视觉领域的研究人员和开发者，尤其是那些专注于多模态学习和图像标注的专业人士。它可以帮助他们训练更智能的模型，提高对图像内容的理解能力。
AI图像检测识别AI数据集#数据集#多模态学习#图像标注#自然语言处理普通产品开源
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简介
emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集，它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注，收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型，对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。
截图
产品特色
收集了5329个表情包，用于视觉标注和多模态学习。
使用 glm-4v api 和 step-free-api 进行图像解析和标注。
可以用于创建智能体，提高自然语言处理和图像识别的准确性。
提供了一个绘图接口，方便用户直接调用获取表情包。
数据集支持多模态学习，有助于提升模型对图像和文本的理解能力。
提供了完整的文件下载链接，方便用户获取和使用数据集。
使用教程
访问 emo-visual-data 的 GitHub 页面，了解数据集的基本信息和使用条件。
根据需要选择合适的下载方式，例如通过 Google Drive 下载完整的数据集文件。
阅读 README 文件，了解数据集的结构和如何使用数据集中的文件。
使用 glm-free-api 绘图接口调用获取表情包，注意修改 model 参数以适应不同的需求。
将数据集应用于自己的项目中，例如训练模型或开发应用程序。
根据项目进展和需求，不断迭代和优化使用数据集的方法。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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