zekâ

• Açıklama :

Wikipedia tabanlı Görüntü Metni (WIT) Veri Kümesi, büyük, çok modlu, çok dilli bir veri kümesidir. WIT, 108 Vikipedi dilinde 11,5 milyon benzersiz görüntü ile 37,6 milyon varlık açısından zengin görüntü-metin örneğinden oluşan bir diziden oluşur. Boyutu, WIT'in çok modlu makine öğrenimi modelleri için bir ön eğitim veri kümesi olarak kullanılmasını sağlar.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://github.com/google-research-datasets/wit/

• Kaynak kodu : tfds.vision_language.wit.Wit

• sürümler :

  • 1.0.0 : İlk sürüm. WIT veri kümesini https://storage.googleapis.com/gresearch/wit/ adresinden yükler.
  • 1.1.0 (varsayılan): val ve test bölmeleri eklendi.

• İndirme boyutu : 25.20 GiB

• Veri kümesi boyutu : 81.17 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'attribution_passes_lang_id': bool,
    'caption_alt_text_description': Text(shape=(), dtype=string),
    'caption_attribution_description': Text(shape=(), dtype=string),
    'caption_reference_description': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_page_description': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_section_description': Text(shape=(), dtype=string),
    'hierarchical_section_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_url': Text(shape=(), dtype=string),
    'is_main_image': bool,
    'language': Text(shape=(), dtype=string),
    'mime_type': Text(shape=(), dtype=string),
    'original_height': int32,
    'original_width': int32,
    'page_changed_recently': bool,
    'page_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'page_url': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@article{srinivasan2021wit,
  title={WIT: Wikipedia-based Image Text Dataset for Multimodal Multilingual Machine Learning},
  author={Srinivasan, Krishna and Raman, Karthik and Chen, Jiecao and Bendersky, Michael and Najork, Marc},
  journal={arXiv preprint arXiv:2103.01913},
  year={2021}
}