連結：https://huggingface.co/datasets/tomg-group-umd/pixelprose
PixelProse是一個由tomg-group-umd建立的大規模資料集，它利用先進的視覺-語言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超過1600萬個詳細的影象描述。這個資料集對於開發和改進影象到文本的轉換技術具有重要意義，可以用於影象描述生成、視覺問答等任務。
需求人群：
目標受眾為機器學習和人工智慧領網網域的研究人員和開發者，特別是那些專注於影象辨識、影象描述生成和視覺問答系統的專家。該資料集的規模和多樣性使其成為訓練和測試這些系統的理想資源。
使用場景示例：
研究人員使用PixelProse資料集訓練一個影象描述生成模型，以自動為社交媒體上的圖片生成描述。
開發者利用該資料集開發了一個視覺問答應用，能夠回答使用者關於影象內容的問題。
教育機構使用PixelProse作為教學資源，幫助學生瞭解影象辨識和自然語言處理的基本原理。
產品特色：
提供超過16M的影象-文本配對。
支援多種任務，如影象到文本和文本到影象。
包含多種模態，包括表格和文本。
資料格式為parquet，易於機器學習模型處理。
包含詳細的影象描述，適用於訓練複雜的視覺-語言模型。
資料集分為CommonPool、CC12M和RedCaps三個部分。
提供影象的EXIF資訊和SHA256雜湊值，確保資料完整性。
使用教學：
第一步：訪問Hugging Face網站並搜尋PixelProse資料集。
第二步：選擇合適的下載方式，例如透過Git LFS、Huggingface API或直接連結下載parquet檔案。
第三步：使用parquet檔案中的URL下載相應的影象。
第四步：根據研究或開發需要，載入資料集並進行預處理。
第五步：使用資料集訓練或測試視覺-語言模型。
第六步：評估模型效能，並根據需要調整模型引數。
第七步：將訓練好的模型應用於實際問題或進一步的研究中。