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Flickr30k
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Flickr30k 数据集是Flickr8k的扩展版本，包含3万张图像和每张图像5个描述。它广泛用于图像生成文本任务，并且是图像标注领域的标准数据集之一。
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AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Flickr30k数据集的构建源于对图像与文本之间关系的深入探索。该数据集通过从Flickr平台上精选出31,783张图片，并为每张图片配备了五条独立的英文描述，这些描述由众包工作者精心撰写，确保了描述的多样性和准确性。这一构建过程不仅注重图像的质量，还强调了文本描述的丰富性，为后续的多模态研究奠定了坚实的基础。
使用方法
Flickr30k数据集在计算机视觉和自然语言处理领域具有广泛的应用价值。研究人员可以通过该数据集训练和评估图像描述生成模型，探索图像与文本之间的语义关联。此外，该数据集还可用于文本-图像检索任务，通过匹配文本描述与图像内容，提升检索系统的性能。在实际使用中，用户可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以进行模型的训练、调优和评估，从而推动多模态研究的前沿发展。
背景与挑战
背景概述
Flickr30k数据集于2014年由密歇根大学的研究团队发布，旨在推动图像描述生成领域的研究。该数据集包含31,783张从Flickr平台收集的图片，每张图片配有5条人工撰写的英文描述，涵盖了丰富的视觉场景和语言表达。Flickr30k的发布为计算机视觉与自然语言处理的交叉研究提供了重要资源，尤其在图像到文本的生成任务中，成为评估模型性能的基准数据集之一。其多样化的图像内容和高质量的语言标注，极大地促进了图像理解与生成技术的发展。
当前挑战
Flickr30k数据集在解决图像描述生成问题时，面临的主要挑战包括描述的语言多样性与图像内容的复杂性。由于每张图片配有5条描述，模型需要捕捉不同描述之间的细微差异，同时确保生成的文本与图像内容高度一致。此外，构建过程中，研究人员需克服图像选择偏差和标注一致性问题，确保数据集的广泛代表性和高质量标注。这些挑战不仅考验模型的语义理解能力，也对数据集的构建方法提出了更高要求。
发展历史
创建时间与更新
Flickr30k数据集于2014年首次发布，旨在为图像描述生成任务提供丰富的视觉与语言数据。自发布以来，该数据集在计算机视觉与自然语言处理领域得到了广泛应用，并定期更新以保持其数据的时效性与多样性。
重要里程碑
Flickr30k数据集的发布标志着图像描述生成任务进入了一个新的阶段。2014年，该数据集首次引入，包含了31,783张图像，每张图像配有5条人工标注的描述文本，为研究者提供了高质量的视觉-语言对齐数据。2015年，该数据集被广泛应用于图像描述生成模型的训练与评估，推动了深度学习在该领域的发展。2017年，Flickr30k成为多模态学习研究的重要基准，促进了视觉问答、图像检索等任务的进步。2020年，随着多模态预训练模型的兴起，Flickr30k再次成为验证模型性能的关键数据集。
当前发展情况
目前，Flickr30k数据集在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域仍占据重要地位。随着多模态学习技术的快速发展，该数据集被广泛用于训练和评估视觉-语言预训练模型，如CLIP和BLIP等。这些模型在图像描述生成、视觉问答和跨模态检索等任务中表现出色，进一步推动了人工智能在理解视觉与语言关系方面的进步。Flickr30k的持续影响力不仅体现在学术研究中，还在工业界的实际应用中发挥了重要作用，为智能图像搜索、内容生成等技术的发展提供了坚实的基础。
发展历程
- Flickr30k数据集首次发布，该数据集包含31,783张图片，每张图片配有5个独立的英文描述，旨在为图像描述生成任务提供丰富的标注数据。
- Flickr30k被广泛应用于图像描述生成模型的训练与评估，成为该领域的重要基准数据集之一，推动了深度学习在自然语言处理与计算机视觉交叉领域的发展。
- 研究者们开始利用Flickr30k进行多模态学习研究，探索图像与文本之间的语义关联，为后续的视觉问答和跨模态检索任务奠定了基础。
- Flickr30k被扩展为多语言版本，支持多种语言的图像描述，进一步推动了跨语言图像描述生成的研究。
- Flickr30k在图像描述生成领域的基准测试中继续发挥重要作用，成为评估生成模型多样性和准确性的关键数据集之一。
- Flickr30k被用于训练和评估大规模预训练模型（如CLIP和BLIP），在多模态理解和生成任务中展现了其持续的价值。
常用场景
经典使用场景
Flickr30k数据集在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域中扮演着重要角色，特别是在图像描述生成任务中。该数据集包含了超过3万张图片，每张图片都配有5个独立的英文描述，为研究者提供了一个丰富的资源来训练和评估图像到文本的生成模型。通过这一数据集，研究者能够深入探索图像内容与语言表达之间的复杂关系。
解决学术问题
Flickr30k数据集有效地解决了图像描述生成中的多样性和准确性挑战。在学术研究中，该数据集帮助研究者开发出能够理解图像内容并生成连贯、相关描述的算法。这不仅推动了图像理解技术的发展，也为自然语言处理领域提供了新的研究方向，如多模态学习和跨模态检索。
实际应用
在实际应用中，Flickr30k数据集的应用广泛，尤其是在社交媒体内容管理、自动图像标注和辅助视觉障碍人士等方面。通过利用该数据集训练的模型，社交媒体平台能够自动生成图片描述，提升用户体验。同时，这些技术也为视觉障碍人士提供了通过听觉获取图像信息的可能，极大地增强了他们的信息获取能力。
数据集最近研究
最新研究方向
在计算机视觉与自然语言处理的交叉领域，Flickr30k数据集因其丰富的图像与文本标注对而备受关注。近年来，研究者们利用该数据集推动了图像描述生成、视觉问答以及跨模态检索等任务的发展。特别是在多模态预训练模型的兴起背景下，Flickr30k成为验证模型性能的重要基准之一。通过结合深度学习和注意力机制，研究者们能够更精准地捕捉图像与文本之间的语义关联，从而提升模型的泛化能力。此外，随着生成式人工智能的快速发展，基于Flickr30k的研究也在探索如何生成更具多样性和上下文一致性的图像描述。这些进展不仅推动了多模态理解技术的进步，也为实际应用如智能辅助系统和内容推荐提供了有力支持。
相关研究论文
- 1Flickr30k Entities: Collecting Region-to-Phrase Correspondences for Richer Image-to-Sentence ModelsStanford University · 2015年
- 2Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image DescriptionsStanford University · 2015年
- 3Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual AttentionUniversity of Montreal · 2015年
- 4Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question AnsweringMicrosoft Research · 2018年
- 5Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQAMicrosoft Research · 2020年
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
github 收录
UniMed
UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集，由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建，包含超过530万张图像-文本对，涵盖六种不同的医学成像模态：X射线、CT、MRI、超声、病理和眼底。数据集通过利用大型语言模型（LLMs）将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式，并结合现有的医学图像-文本数据，实现了可扩展的视觉-语言模型（VLM）预训练。UniMed旨在解决医学领域中公开可用的大规模图像-文本数据稀缺的问题，适用于多种医学成像任务，如零样本分类和跨模态泛化。
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