使用场景

研究人员使用该数据集训练深度学习模型，以提高对社交媒体中表情包的理解。

开发者利用数据集中的图像和文本信息，创建能够自动识别和生成表情包的应用程序。

教育机构使用这个数据集作为教学材料，帮助学生学习图像处理和自然语言理解的相关知识。

产品特色

收集了5329个表情包，用于视觉标注和多模态学习。

使用 glm-4v api 和 step-free-api 进行图像解析和标注。

可以用于创建智能体，提高自然语言处理和图像识别的准确性。

提供了一个绘图接口，方便用户直接调用获取表情包。

数据集支持多模态学习，有助于提升模型对图像和文本的理解能力。

提供了完整的文件下载链接，方便用户获取和使用数据集。

使用教程

访问 emo-visual-data 的 GitHub 页面，了解数据集的基本信息和使用条件。

根据需要选择合适的下载方式，例如通过 Google Drive 下载完整的数据集文件。

阅读 README 文件，了解数据集的结构和如何使用数据集中的文件。

使用 glm-free-api 绘图接口调用获取表情包，注意修改 model 参数以适应不同的需求。

将数据集应用于自己的项目中，例如训练模型或开发应用程序。

根据项目进展和需求，不断迭代和优化使用数据集的方法。