Conceptual Captions：大规模图像描述数据集

    在人工智能的视觉语言领域，图像描述生成是一个重要的研究方向。Conceptual Captions数据集提供了一个大规模的图像描述数据集，包含约330万张图像及其对应的描述性文本。

关键技术元素：

1. 大规模数据集：包含约3.3M图像和描述对。

2. 自动生成：使用自动化流水线从网络中提取、过滤和转换图像/描述对。

3. 多样化风格：与COCO等策划风格的数据集不同，Conceptual Captions的图像和原始描述来自网络，代表了更广泛的风格。

4. 图像URL：数据集默认不下载图像，而是提供图像的URL。

5. 支持任务：适用于图像描述生成任务。

数据集描述：

• 数据集摘要：数据集包含从网络中提取的图像和Alt-text HTML属性中的描述文本。

• 预处理：提供了Python代码示例，展示如何从URL下载图像。

• 支持的任务：图像描述生成，提供了相关的排行榜链接。

• 语言：所有描述均为英文。

数据集结构：

• 数据实例：提供了未标记（unlabeled）和标记（labeled）两种配置的示例，包括图像URL、描述、机器生成的标签和置信度分数。

• 数据字段：详细列出了数据集中的字段，包括图像URL、描述、标签、MID和置信度分数。

• 数据分割：提供了训练集和验证集的分割。

数据集创建：

• 策划原理：旨在创建一个比COCO数据集大一个数量级的新数据集。

• 源数据：使用Flume流水线处理数十亿网络网页，提取、过滤和处理候选图像和描述对。

使用数据的考虑：

• 社会影响：[更多信息需要]

• 偏见讨论：[更多信息需要]

• 其他已知限制：[更多信息需要]

附加信息：

• 数据集策展人：Piyush Sharma, Nan Ding, Sebastian Goodman 和 Radu Soricut。

• 许可信息：数据集可自由使用，但建议在使用数据集时声明Google为数据源。

• 引用信息：提供了相关论文的引用格式。

数据集地址：

对于想要获取conceptual_captions数据集的研究人员和开发者，可以访问以下链接：

• 数据集下载：conceptual_captions on Gitee AI

通过上述内容，我们可以看到Conceptual Captions数据集的主要技术元素包括其大规模的图像描述对、自动化的数据生成流水线以及多样化的图像描述风格。这些元素共同构成了数据集的核心特性，使其成为一个在图像描述生成领域非常有用的工具。