five

thai_famous_people_images_dataset|人物图像数据集|文化研究数据集

收藏
huggingface2024-10-11 更新2024-12-12 收录
人物图像
文化研究
下载链接:
https://huggingface.co/datasets/iapp/thai_famous_people_images_dataset
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
泰国名人图像数据集是一个包含泰国知名人物图像和描述的集合,从2024年9月的泰国维基百科转储中提取。该数据集旨在为对泰国文化、历史和知名人物感兴趣的研究人员、开发者和爱好者提供全面的资源。数据集包括名人的图像、文本描述和标题。创建过程包括从维基百科转储中提取相关文章和图像,处理和清理数据,检索图像,将图像与描述和标题结合,并创建Hugging Face数据集对象。该数据集可用于图像分类、文本到图像生成和文化研究等任务。
创建时间:
2024-10-11
原始信息汇总

Thai Famous People Image Dataset

数据集描述

泰国名人图像数据集是一个包含泰国名人图像及其描述的集合。该数据集旨在为对泰国文化、历史和知名人物感兴趣的研究人员、开发者和爱好者提供全面的资源。数据提取自2024年9月的泰国维基百科转储,确保信息的及时性和相关性。

维护者

Kobkrit Viriyayudhakorn (kobkrit@iapp.co.th)

许可证

Apache 2.0

关键特征

  • 泰国名人图像
  • 每位名人的文本描述
  • 个人的姓名或头衔

数据集创建

该数据集使用自定义脚本创建,该脚本处理从2024年9月泰国维基百科转储中提取的信息。脚本执行以下步骤:

  1. 从维基百科转储中提取相关文章和图像
  2. 处理和清理提取的数据
  3. 从本地文件或URL获取图像
  4. 将图像与相应的文本描述和标题结合
  5. 创建Hugging Face数据集对象
  6. 将数据集推送到Hugging Face Hub

数据集结构

数据集包含以下字段:

  • image: 泰国名人的图像
  • text: 从维基百科文章中提取的个人描述
  • title: 个人的姓名或头衔

使用

您可以使用此数据集进行各种任务,包括但不限于:

  • 泰国名人的图像分类
  • 文本到图像或图像到文本的生成任务
  • 泰国公众人物的文化和历史研究
  • 泰国维基百科内容的分析

要使用数据集,您可以使用Hugging Face的datasets库加载它。

AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Thai Famous People Images Dataset的构建基于2024年9月的泰语维基百科数据转储。通过定制脚本,从维基百科中提取了相关文章和图像,并对数据进行清洗和处理。脚本从本地文件或URL中检索图像,并将其与对应的文本描述和标题结合,最终生成Hugging Face数据集对象并上传至Hugging Face Hub。这一过程确保了数据的时效性和完整性。
特点
该数据集包含了泰国知名人物的图像及其相关描述,涵盖了图像、文本和标题三个主要字段。图像展示了人物的外貌特征,文本则提供了从维基百科文章中提取的详细描述,标题则标注了人物的姓名或称谓。这些特征使得数据集在泰国文化、历史和人物研究领域具有重要价值。
使用方法
该数据集适用于多种任务,包括泰国人物的图像分类、文本到图像或图像到文本的生成任务,以及对泰国公众人物的文化和历史研究。用户可以通过Hugging Face的`datasets`库加载数据集,并根据具体需求进行进一步的分析和应用。
背景与挑战
背景概述
Thai Famous People Images Dataset 是一个专注于泰国知名人物图像及其描述的综合性数据集,由 Kobkrit Viriyayudhakorn 于2024年9月创建。该数据集基于泰国维基百科的转储数据构建,旨在为研究人员、开发者和文化爱好者提供关于泰国文化、历史和重要人物的丰富资源。数据集涵盖了4222个样本,包含图像、文本描述和人物标题,适用于图像分类、文本生成以及文化研究等多种任务。其创建过程通过定制脚本从维基百科中提取并清洗数据,确保了信息的时效性和准确性。这一数据集的发布为泰国文化研究领域提供了重要的数据支持,推动了相关技术的发展。
当前挑战
Thai Famous People Images Dataset 在构建和应用过程中面临多重挑战。首先,数据提取和清洗的复杂性较高,维基百科数据的非结构化特性要求开发高效的脚本以准确提取图像和文本信息。其次,图像质量的多样性可能导致模型训练的不稳定性,部分图像可能因分辨率或清晰度不足而影响分类效果。此外,文本描述的多样性和语言复杂性(包含泰语和英语)对自然语言处理任务提出了更高的要求。最后,数据集的文化特定性限制了其通用性,可能难以直接应用于其他文化背景的研究。这些挑战需要在数据处理、模型训练和跨文化应用中得到进一步解决。
常用场景
经典使用场景
Thai Famous People Images Dataset 在图像分类和文本生成任务中展现了其独特的价值。研究者可以利用该数据集中的图像和文本信息,训练模型以识别泰国著名人物的图像,或生成与这些人物相关的描述性文本。这种应用不仅推动了计算机视觉和自然语言处理领域的技术进步,还为泰国文化和历史的研究提供了新的视角。
衍生相关工作
基于 Thai Famous People Images Dataset,许多经典研究工作得以展开。例如,研究者开发了基于深度学习的图像分类模型,能够准确识别泰国名人。此外,该数据集还启发了多模态生成模型的研究,推动了图像与文本之间的无缝转换。这些工作不仅提升了数据集的学术价值,还为相关领域的技术创新提供了重要参考。
数据集最近研究
最新研究方向
在跨文化研究和人工智能领域,Thai Famous People Images Dataset为研究者提供了丰富的资源,特别是在图像识别与文本生成任务中展现了其独特价值。该数据集结合了泰国名人的图像与详细描述,为开发多模态模型提供了理想的训练素材。近年来,随着深度学习技术的进步,研究者们开始探索如何利用此类数据集进行更精细的文化特征提取与跨语言信息融合。特别是在自然语言处理与计算机视觉的交叉领域,该数据集被广泛应用于图像标注、人物识别以及文化背景分析等任务。此外,随着全球化进程的加速,对东南亚文化的研究需求日益增长,该数据集为理解泰国历史与名人文化提供了重要的数据支持,推动了跨学科研究的深入发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

CliMedBench

CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准,由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题,涵盖14个核心临床场景,主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制,确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力,解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。

arXiv 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录

中国食物成分数据库

食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源,是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件;也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础,兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分(含胆固醇)数据,657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。

国家人口健康科学数据中心 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

FMA (Free Music Archive)

免费音乐档案 (FMA) 是一个大型数据集,用于评估音乐信息检索中的多个任务。它包含 343 天的音频,来自 16,341 位艺术家的 106,574 首曲目和 14,854 张专辑,按 161 种流派的分级分类排列。它提供完整长度和高质量的音频、预先计算的功能,以及轨道和用户级元数据、标签和自由格式的文本,例如传记。作者定义了四个子集:Full:完整数据集,Large:音频限制为 30 秒的完整数据集 从轨道中间提取的剪辑(如果短于 30 秒,则为整个轨道),Medium:选择25,000 个具有单一根流派的 30 年代剪辑,小:一个平衡的子集,包含 8,000 个 30 年代剪辑,其中 8 种根流派中的每一个都有 1,000 个剪辑。官方分为训练集、验证集和测试集(80/10/10)使用分层抽样来保留每个流派的曲目百分比。同一艺术家的歌曲只是一组的一部分。资料来源:FMA:音乐分析数据集

OpenDataLab 收录