Add dataset: Berlin_State_Library_extracted_illustrations
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- data
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với URL dataset của Zenodo và xác minh các chi tiết của dataset hình minh họa của Berlin State Library theo issue. Thêm dataset bằng cấu trúc đóng góp dataset hiện có của repository, giữ nguyên modality hình ảnh, giấy phép mở, URL truy cập và kích thước; công việc được xem là hoàn thành khi dataset được liệt kê chính xác.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
A URL for this dataset
https://zenodo.org/record/2602431
Dataset description
The dataset consists of various illustrations extracted from 26,233 historical books and other media offered in the Berlin State Library's Digitized Collections. The media objects are older than 1920.
Version 1.0 contains of 594,890 extracted illustrations in total.
The extraction of illustrations is driven by the coordinates given by the ABBYY FineReader OCR engine (in ALTO XML) . The extracted illustrations have not been resized but compressed and saved in JPEG format.
The extracts for each media object are stored in separated sub-folders and tar files named after the PPN (a unique ID used in the library) to facilitate further processing. Additional metadata can be obtained with help of the PPN as described here: https://github.com/elektrobohemian/StabiHacks/blob/master/ppn-howto.md .
Dataset modality
Image
Dataset licence
Creative Commons Attribution 4.0 International
Other licence
No response
How can you access this data
As a download from a repository/website
size of dataset
10GB
Confirm the dataset has an open licence
- To the best of my knowledge, this dataset is accessible via an open licence
Contact details for data custodian
No response
- Ngôn ngữ chính
- Không có dữ liệu ngôn ngữ
- Star
- 91
- Fork
- 8
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của bigscience-workshop/lam
-
dataset good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
bigscience-workshop/lam#86 · 1 bình luận ·
-
dataset
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
bigscience-workshop/lam#65 · 1 bình luận ·
-
candidate-dataset
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
bigscience-workshop/lam#92 · 1 bình luận ·
-
Add dataset: chronicling_americaĐang mởdataset
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
bigscience-workshop/lam#85 · 1 reaction ·
-
Add dataset: TexBiGĐang mởdataset
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
bigscience-workshop/lam#84 ·
Tất cả issue của bigscience-workshop/lam
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CliMA/ClimaArtifacts#184 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
google/libaddressinput#255 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Loading and saving back from file with netcdf failsCó thể đã có người làm @mokashang đã nhận hôm nay. Đang mởbug topic-backends
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
pydata/xarray#11672 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày