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label
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3 classes
0oil
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1scratch
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1scratch
1scratch
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2stain
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2stain
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2stain

nvidia/Cosmos-AnomalyGen-Glass-Masks(複製)

データの内容

画像とラベルの組 15 件のデータで、ラベルは oil・scratch・stain の 3 種類である。元のカードは空で、この説明は列名と調査メモから書いた。

データの概要

項目 値
行数 15(1 構成・1 分割の合計)
列数 2
容量 52.55 KB(ファイル 17 本)
ファイルの形式 png 15、jsonl 1
公開 public

構成と分割

構成(config) 分割(split)ごとの行数 列数
default train 15 2

列(構成 default・分割 train)

列 型 先頭の行の値
image image (画像・音声のファイル)
label class_label(3: oil, scratch, stain) 0

行数と列は HF のデータセットビューアの集計(元のデータセットの現在の版で数えたもの)。全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。

複製について

nvidia/Cosmos-AnomalyGen-Glass-Masks をリビジョン e15b6827eed41d10f812739586d8c057a3b26c12 の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya(convaiinnovations/laya)の微調整に使う候補として、調査メモ(Laya 学習用データセット調査)に載せたデータを集めている。

出典

論文

  • 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった

アノテーションの方法

元のカードにアノテーションの節が無かった。下の「調査メモの記述」と「元のカード」を参照。

微調整に使うときの注意

  • 調査メモの台帳での区分: D(記載なし・other・unknown・資料間の食い違い)。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
  • Laya の入力は 2,048 token まで(ModernBERT-large / mmBERT)。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
  • 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。

調査メモの記述

メモ 節 ライセンス(記載) 確認 注記
nvidia_nemotron.md 付録. 取得した nvidia 組織のデータセット全件の簡易一覧 (L575) - 確認済 確認印なし(各ファイルの凡例により確認済扱い) / 原文注記: × 非テキスト(ロボット・自動運転・3D・音声・画像・科学計算)または翻訳版ベンチ

元のカード

(元のカードは空だった)

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