VLMS Are Blind
Conjunto de datos multimodales compuesto por 8.016 ejemplos, que combina datos visuales y textuales. Está diseñado para entrenar modelos capaces de comprender y generar contenido que combine visión y lenguaje.
8.016 ejemplos, formato Parquet, tamaño 83,5 MB, datos que combinan imágenes y texto
MIT
Descripción
El conjunto de datos Los VLMS Are Blinds contiene más de 8.000 ejemplos que combinan imágenes y texto, almacenados en formato Parquet. Estos datos multimodales se adaptan a los modelos que tratan tanto la información visual como la textual.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos multimodales que integren la visión y el lenguaje (modelos VL)
- Desarrolle sistemas de reconocimiento de imágenes con anotaciones de texto
- Probar la comprensión conjunta de imágenes y texto en tareas de IA
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, es posible completar este conjunto de datos con anotaciones adicionales, en particular añadiendo metadatos semánticos o enriqueciendo las descripciones de texto. Las anotaciones específicas podrían mejorar la precisión de los modelos.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de la visión y el lenguaje
- Desarrolladores de modelos VL
- Proyectos multimodales
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face Transformers
- Pandas (pour Parquet)
💡 Consejo
Utilice estructuras que apoyen a Parquet para un tratamiento eficaz.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la naturaleza exacta de los datos de este conjunto de datos?
El conjunto de datos contiene ejemplos multimodales que combinan imágenes y texto, lo que resulta perfecto para los modelos de lenguaje visual.
¿Puede utilizar este conjunto de datos para proyectos comerciales?
Sí, la licencia MIT permite el uso gratuito, incluido el uso comercial.
¿Necesita habilidades especiales para usar este conjunto de datos?
Se recomienda un conocimiento básico de los formatos de parquet y las marcas ML para un uso óptimo.
