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Pixelprose
Pixelprose
目标受众为机器学习和人工智能领域的研究人员和开发者，特别是那些专注于图像识别、图像描述生成和视觉问答系统的专家。该数据集的规模和多样性使其成为训练和测试这些系统的理想资源。
AI图像检测识别AI数据集#图像描述#视觉-语言模型#数据集普通产品开源
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简介
PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集，它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义，可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。
截图
产品特色
提供超过16M的图像-文本配对。
支持多种任务，如图像到文本和文本到图像。
包含多种模态，包括表格和文本。
数据格式为parquet，易于机器学习模型处理。
包含详细的图像描述，适用于训练复杂的视觉-语言模型。
数据集分为CommonPool、CC12M和RedCaps三个部分。
提供图像的EXIF信息和SHA256哈希值，确保数据完整性。
使用教程
第一步：访问Hugging Face网站并搜索PixelProse数据集。
第二步：选择合适的下载方式，例如通过Git LFS、Huggingface API或直接链接下载parquet文件。
第三步：使用parquet文件中的URL下载相应的图像。
第四步：根据研究或开发需要，加载数据集并进行预处理。
第五步：使用数据集训练或测试视觉-语言模型。
第六步：评估模型性能，并根据需要调整模型参数。
第七步：将训练好的模型应用于实际问题或进一步的研究中。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
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