> For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://fr.nvidia-localization.ferndocs.com/fr/nemo/rl/latest/nemo-rl-data-hf-datasets-refcoco/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://fr.nvidia-localization.ferndocs.com/_mcp/server. # nemo\_rl.data.hf\_datasets.refcoco ## Contenu du module ### Classes | Nom | Description | | -------------------------------------------------------------- | ----------- | | [`RefCOCODataset`](#nemorldatahfdatasetsrefcocorefcocodataset) | Aucun | ### Fonctions | Nom | Description | | ------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [`download_and_unzip`](#nemorldatahfdatasetsrefcocodownloadandunzip) | Télécharge un fichier zip à partir d'une URL donnée vers un répertoire cible et le décompresse dans un sous-répertoire spécifié dans le répertoire cible, en montrant la progression du téléchargement. | | [`format_refcoco_dataset`](#nemorldatahfdatasetsrefcocoformatrefcocodataset) | Formater le jeu de données RefCOCO depuis huggingface. | | [`prepare_refcoco_dataset`](#nemorldatahfdatasetsrefcocopreparerefcocodataset) | Aucun | ### API ```python nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco.download_and_unzip( url: str, target_directory: str, subdir_name: str = '.' ) ``` Télécharge un fichier zip à partir d'une URL donnée vers un répertoire cible et le décompresse dans un sous-répertoire spécifié dans le répertoire cible, en montrant la progression du téléchargement. Args: url (str): L'URL du fichier zip à télécharger. target\_directory (str): Le répertoire où le fichier zip sera téléchargé et décompressé. subdir\_name (str): Le nom du sous-répertoire dans le target\_directory où le contenu du fichier zip sera décompressé. Par défaut "train". ```python nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco.format_refcoco_dataset( example: dict[str, typing.Any], width: int = 256, height: int = 256, caption_type: str = 'random', prompt_file: typing.Optional[str] = None ) -> dict[str, typing.Any] ``` Formater le jeu de données RefCOCO depuis huggingface. Ceci devrait être remplacé par notre propre jeu de données RefCOCO/+/g bientôt Args: example: L'exemple à formater. width: La largeur de l'image redimensionnée. height: La hauteur de l'image redimensionnée. caption\_type: Le type de légende à utiliser. ```python nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco.prepare_refcoco_dataset( split: str = 'default', task_name: typing.Optional[str] = None, path_to_coco_images: typing.Optional[typing.Union[str, pathlib.Path]] = None ) ``` ```python class nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco.RefCOCODataset(split: str = 'default', prompt_file: typing.Optional[str] = None, download_dir: typing.Optional[str] = None) ```