emo-visual-data

Jeu de données d'annotation visuelle d'émojis

Produit OrdinaireImageJeu de donnéesApprentissage multimodal

emo-visual-data est un jeu de données d'annotation visuelle d'émojis publiquement disponible. Il contient 5329 émojis annotés visuellement à l'aide des projets glm-4v et step-free-api. Ce jeu de données peut être utilisé pour entraîner et tester des grands modèles multimodaux, et il est d'une importance capitale pour comprendre la relation entre le contenu d'une image et sa description textuelle.

Collecte de 5329 émojis pour l'annotation visuelle et l'apprentissage multimodal.
Utilisation de l'API glm-4v et de step-free-api pour l'analyse et l'annotation d'images.
Peut être utilisé pour créer des agents intelligents
améliorant ainsi la précision du traitement du langage naturel et de la reconnaissance d'images.
Fournit une interface de dessin permettant aux utilisateurs d'appeler directement les émojis.
Le jeu de données prend en charge l'apprentissage multimodal
contribuant à améliorer la compréhension des images et du texte par les modèles.
Fournit un lien de téléchargement complet pour faciliter l'accès et l'utilisation du jeu de données.

Ce jeu de données convient aux chercheurs et développeurs dans les domaines du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur
en particulier ceux qui se concentrent sur l'apprentissage multimodal et l'annotation d'images. Il peut les aider à entraîner des modèles plus intelligents et à améliorer leur compréhension du contenu des images.

Des chercheurs utilisent ce jeu de données pour entraîner des modèles d'apprentissage profond afin d'améliorer la compréhension des émojis sur les médias sociaux.
Des développeurs utilisent les informations image et texte du jeu de données pour créer des applications capables d'identifier et de générer automatiquement des émojis.
Des établissements d'enseignement utilisent ce jeu de données comme matériel pédagogique pour aider les étudiants à apprendre les connaissances relatives au traitement d'images et à la compréhension du langage naturel.

Accédez à la page GitHub d'emo-visual-data pour obtenir des informations de base sur le jeu de données et ses conditions d'utilisation.
Choisissez le mode de téléchargement approprié en fonction de vos besoins
par exemple
téléchargez le fichier complet du jeu de données via Google Drive.
Lisez le fichier README pour comprendre la structure du jeu de données et comment utiliser les fichiers qui le composent.

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Nemotron-CC — Convertit Common Crawl en un jeu de données d'entraînement pré-entraîné à long terme et hautement raffiné.

Florence-VL — Outil d'amélioration des modèles de langage visuel, combinant un encodeur visuel génératif et une technique de fusion profonde et large.

Llama3-s v0.2 — Dernier point de contrôle multimodal, améliorant la compréhension de la parole.

llama3-s — Un modèle linguistique open source en cours d'entraînement, doté de capacités d'« audition ».

DCLM-baseline — Jeu de données de référence pour les modèles linguistiques performants

ImageInWords — Modèle permettant de générer des descriptions d'images extrêmement détaillées, utilisé pour entraîner des modèles de langage visuel.

WildChat — Un corpus de données constitué d'interactions entre des utilisateurs réels et ChatGPT.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modèle LLaVA optimisé par XTuner, combinant traitement d'images et de texte.

RoleLLM — Cadre de jeu de rôle pour les grands modèles de langage

Inst-Inpaint — Algorithme de restauration d'image basé sur une entrée en langage naturel

Modèle d'intégration de texte Gemini Embedding — Gemini Embedding est un modèle d'intégration de texte avancé qui fournit des capacités puissantes de compréhension du langage via l'API Gemini.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Clone — Clone est un robot humanoïde doté de la technologie révolutionnaire des muscles artificiels Myofiber, capable de marcher naturellement.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot est un espace de travail IA pour le secteur médical qui simplifie les flux de travail de documentation clinique et améliore l'efficacité.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Level-Navi Agent-Recherche — Level-Navi Agent est un framework prêt à l'emploi, sans nécessiter d'entraînement, qui utilise les grands modèles de langage pour une compréhension approfondie des requêtes et une recherche précise.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

olmOCR — olmOCR est une boîte à outils permettant de linéariser des PDF pour l'entraînement d'ensembles de données de LLM.

Extensions Raycast IA — Raycast lance les Extensions IA, permettant d'interagir avec les applications de votre ordinateur et d'exécuter des tâches via des commandes en langage naturel.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

tablegpt-agent — Agent pré-construit de TableGPT2 pour les tâches de Q&R basées sur des tableaux.

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

Qwen — Qwen Chat est un outil de chat d'intelligence artificielle basé sur un modèle linguistique avancé, offrant des conversations intelligentes et de multiples fonctionnalités.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, conçu pour une génération de langage efficace.