論文の概要: DSDL: Data Set Description Language for Bridging Modalities and Tasks in AI Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18315v1
• Date: Tue, 28 May 2024 16:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 17:50:12.388212
• Title: DSDL: Data Set Description Language for Bridging Modalities and Tasks in AI Data
• Title（参考訳）: DSDL:AIデータのモダリティとタスクをブリッジするためのデータセット記述言語
• Authors: Bin Wang, Linke Ouyang, Fan Wu, Wenchang Ning, Xiao Han, Zhiyuan Zhao, Jiahui Peng, Yiying Jiang, Dahua Lin, Conghui He,
• Abstract要約: 人工知能の時代において、データモダリティとアノテーションフォーマットの多様性は、しばしば直接使用できないデータをレンダリングする。 本稿では,AIデータセットの統一標準を提供することにより,データセット処理の簡略化を目的としたフレームワークを紹介する。 DSDLの標準化された仕様は、データの拡散、処理、使用におけるユーザの作業量を削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.88106211204689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of artificial intelligence, the diversity of data modalities and annotation formats often renders data unusable directly, requiring understanding and format conversion before it can be used by researchers or developers with different needs. To tackle this problem, this article introduces a framework called Dataset Description Language (DSDL) that aims to simplify dataset processing by providing a unified standard for AI datasets. DSDL adheres to the three basic practical principles of generic, portable, and extensible, using a unified standard to express data of different modalities and structures, facilitating the dissemination of AI data, and easily extending to new modalities and tasks. The standardized specifications of DSDL reduce the workload for users in data dissemination, processing, and usage. To further improve user convenience, we provide predefined DSDL templates for various tasks, convert mainstream datasets to comply with DSDL specifications, and provide comprehensive documentation and DSDL tools. These efforts aim to simplify the use of AI data, thereby improving the efficiency of AI development.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の時代において、データモダリティとアノテーションフォーマットの多様性は、しばしば直接使用不可能なデータをレンダリングし、異なるニーズを持つ研究者や開発者が使用する前に、理解とフォーマット変換を必要とする。 この問題に対処するため,本稿では,AIデータセットの統一標準を提供することで,データセット処理を簡素化することを目的とした,データセット記述言語(DSDL)というフレームワークを紹介する。 DSDLは、汎用的でポータブルで拡張可能な3つの基本的な実践原則に準拠しており、異なるモダリティと構造のデータを統一された標準を使用して表現し、AIデータの拡散を容易にし、新しいモダリティとタスクに容易に拡張する。 DSDLの標準化された仕様は、データの拡散、処理、使用におけるユーザの作業量を削減します。 ユーザの利便性をさらに向上するため、各種タスクのための事前定義されたDSDLテンプレートを提供し、メインストリームのデータセットをDSDL仕様に適合させるとともに、包括的なドキュメントとDSDLツールを提供する。 これらの取り組みは、AIデータの使用を簡素化し、AI開発の効率を向上させることを目的としている。

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