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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
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# 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