|
Download README.md from 6E6E/apt-plans-do-posle: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 3.87 kB
-
https://huggingface.co/datasets/6E6E/apt-plans-do-posle/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://datasets/6E6E/apt-plans-do-posle/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/datasets/6E6E/apt-plans-do-posle/resolve/main/README.md
3.87 kB
| # Датасет «Планы квартир: До/После» | |
| Этот датасет сгенерирован из PDF/изображений в папках проекта. Все страницы PDF отрендерены в PNG, а метаданные собраны в табличные файлы. | |
| - Корень изображений: `dataset/images/` | |
| - Таблицы: | |
| - `dataset.csv` — основной файл (рекомендуется для AISheets) | |
| - `dataset.parquet` — быстрый бинарный формат | |
| - `dataset.xlsx` — Excel-версия для ручной проверки | |
| - `meta.json` — краткая сводка по количеству исходных файлов/записей | |
| ## Схема таблицы | |
| - `image_path` — путь к PNG относительно папки `dataset` (пример: `images/До и после (парные)_18/После/page_001.png`) | |
| - `source_path` — путь к исходному файлу (PDF/JPG/PNG) относительно корня проекта | |
| - `source_dir` — исходная директория | |
| - `filename` — имя исходного файла | |
| - `pair_type` — эвристический тип пары: `before` | `after` | `unknown` | |
| - `page_index` — индекс страницы (начиная с 1) | |
| - `apartment_id` — извлеченный идентификатор из названия папки (если был) | |
| - `notes` — свободное текстовое поле (пока пустое) | |
| ## Использование в AISheets | |
| 1. Откройте https://huggingface.co/spaces/aisheets/sheets. | |
| 2. Загрузите `dataset.csv` (или `dataset.parquet`). | |
| 3. Для удобства создайте фильтры/группировку по `apartment_id` и `pair_type`, чтобы легко смотреть «До/После» одной квартиры. | |
| 4. Для автоматизаций и разметки используйте промпт из файла `annotation_prompt_ru.txt`. | |
| Важно: AISheets (в браузере) не увидит локальные пути к изображениям. Варианты: | |
| - Открывать PNG локально (по `image_path`) параллельно с таблицей в окне Finder/Preview. | |
| - Или загрузить папку `dataset/images` в облако/хостинг и сгенерировать колонку `image_url` c публичными ссылками (см. ниже). | |
| ## Публичные ссылки на изображения (необязательно) | |
| Если у вас есть базовый URL (например, статический хост/HF Datasets/S3), можно сгенерировать `image_url`: | |
| 1) Опубликуйте содержимое `dataset/images` в виде `https://<host>/images/...` | |
| 2) Запустите скрипт: | |
| ``` | |
| python scripts/add_image_url.py --base-url "https://<host>" --in dataset/dataset.csv --out dataset/dataset_with_urls.csv | |
| ``` | |
| Колонка `image_url` появится во втором файле. Его и загружайте в AISheets. | |
| ## Перегенерация датасета | |
| При добавлении/изменении исходников запустите: | |
| ``` | |
| python scripts/build_dataset.py | |
| ``` | |
| ## Примечания | |
| - В процессе генерации обнаружен 1 поврежденный файл изображения (см. предупреждения в консоли). Это не влияет на остальные записи. | |
| - Эвристика `pair_type` учитывает русские варианты «До/После», в т.ч. по ТЗОД. При необходимости правила можно расширить в `scripts/build_dataset.py`. | |