Inquiry regarding caption confounding issue and data category
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- data
Línea de trabajo
Compara las muestras vinculadas de Hugging Face con la Fig. 4a del artículo y determina qué versión del conjunto de datos representan. Rastrea cómo se produjeron los captions y las estadísticas de categorías y documenta después si el campo de categoría ausente y los ejemplos confusores requieren una actualización de los datos o un paso de extracción; se considera terminado cuando la versión y el método reproducible de extracción de categorías están claramente establecidos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Thank you very much for your work and your tremendous contributions to the community.
After reviewing the data samples provided on Hugging Face, I noticed that a significant number of samples [1] [2] [3] still exhibit caption confounding issues. While the authors claim to have resolved this problem using ChatGPT, the actual effectiveness may be limited. How should we address this issue? Is the version we're reviewing incorrect, or do we need additional post-processing steps?
Additionally, the authors included statistics on the quantity of each data category in their paper [Fig 4a]. However, the current version of the samples does not contain a “category” field. How was this statistical functionality implemented? Can we quickly extract data for specific categories, such as all images and corresponding captions for the radiology category?
Thank you again for the great work and I'm looking forawrd to your reply.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 18
- Forks
- 2
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Issues similares
-
Add: &TV LogoAbiertocheck:passed logos:add
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 74/100
-
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 88/100
duneanalytics/spellbook#10100 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
approved correction metadata
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 68/100
acl-org/acl-anthology#10663 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 1/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
Los mantenedores suelen responder en 3 días
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
freelawproject/juriscraper#2367 · 2 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día