README.md

metadata

language:
  - zh
pretty_name: Formosa Vision Fine-grained (Expanded)
task_categories:
  - image-to-text
  - text-generation
task_ids:
  - image-captioning
tags:
  - taiwan
  - cultural-heritage
  - fine-grained-caption
  - multimodal
license: other

Formosa Vision Fine-grained (Expanded)

Dataset Summary

此資料集以台灣在地文化與地景為核心，提供具細節的中文描述，並保留原始圖像。 擴充版本針對每張圖像生成更長、更密集的語義描述，以強化模型在細節理解上的表現。

Motivation

『資料合成』FLAIR 的核心在於訓練模型「聽得懂細節」。這意味著「長文本」越具體、包含越多方位詞 (左上角、紅色物體旁...)，模型學到的局部特徵就越好。因為在此階段會透過大型多模態模型生成豐富且長的中文描述夠「碎唸」(包含大量方位、顏色、材質等細節)。相較於網路爬蟲數據，此資料庫具備高品質的本土文化實體 (Entity) 標註，是訓練台灣在地化 AI 的最佳基石。

Source Data

• 原始資料集：twinkle-ai/Formosa-Vision（Hugging Face Datasets）
• 擴充流程：以本地 VLM 產生更細緻的中文長描述

Dataset Structure

• Split: train（共 2790 筆）
• 欄位：
• images: 原始圖像列表（datasets.Image list）
• Finegrained_text: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• text: 原始中文描述（文化背景與地點介紹）
• messages: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• contributor: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• img_license: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• text_license: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• uuid: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• model: 來自原始資料或擴充流程的欄位
• source: 來自原始資料或擴充流程的欄位

Data Generation Process

1. 讀取原始資料中的 image/images 與 text 欄位
2. 以 VLM 產生 350-600 字左右的中文長描述
3. 將擴充結果寫入 Fine-grained text 欄位並輸出為 jsonl
4. 以 index 對齊原始圖像與擴充描述

Intended Use

• 影像到文字的細節描述訓練
• 文化與地景相關的中文生成任務
• 台灣在地化視覺語言模型評估

Limitations

• 擴充描述由模型生成，可能含有誤判或想像性內容
• 請於高風險或嚴謹應用前進行人工檢核

Ethical Considerations

• 資料描述可能包含主觀觀察，建議搭配原圖與原始描述檢視
• 若涉及特定地點或人物，請遵守隱私與使用規範

Citation

如果你使用了此資料集，建議引用原始資料集與本擴充流程（可自行補充 bibtex）。

Changelog

• 2026-01-15: 初版上傳