nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco

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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”.

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.

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
)

class nemo_rl.data.hf_datasets.refcoco.RefCOCODataset(split: str = 'default', prompt_file: typing.Optional[str] = None, download_dir: typing.Optional[str] = None)