DetectiumFire هي مجموعة بيانات أصدرتها جامعة تولين بالتعاون مع جامعة آلتو عام 2025، وهي مصممة لمهام مثل الكشف عن اللهب، والاستدلال البصري، وتوليد الوسائط المتعددة. عنوان البحث ذي الصلة هو "...".DetectiumFire: مجموعة بيانات شاملة متعددة الوسائط تربط بين الرؤية واللغة لفهم الحرائقتم إدراج مسار "مشهد اللهب" في مسار مجموعات البيانات والمعايير المرجعية في مؤتمر NeurIPS 2025، بهدف توفير مورد تدريب وتقييم موحد لنماذج رؤية الكمبيوتر ونماذج لغة الرؤية.

تحتوي هذه المجموعة من البيانات على أكثر من 145,000 صورة عالية الجودة لحرائق حقيقية، و25,000 مقطع فيديو متعلق بالحرائق. بالإضافة إلى البيانات الحقيقية، تتضمن 8,000 صورة اصطناعية للحرائق تم إنشاؤها باستخدام نموذج الانتشار، و12,000 زوجًا من التفضيلات المختارة بعناية من عملية RLHF لتحسين توافق النموذج. تغطي هذه المجموعة صورًا ومقاطع فيديو حقيقية واصطناعية للهب وغير اللهب، مصحوبة ببيانات شدة اللهب، والمعلومات البيئية، والأوصاف النصية، وتعليقات التفضيلات البشرية. تتكون المجموعة من أربعة أجزاء: صور حقيقية، ومقاطع فيديو حقيقية، وصور اصطناعية للهب تم إنشاؤها بواسطة نموذج الانتشار، وبيانات التفضيلات البشرية المستندة إلى مقارنات ثنائية. توفر الصور الاصطناعية تعليقات الكشف بتنسيق YOLO، بينما تسجل بيانات التفضيلات الأحكام البشرية المتعلقة بجودة الإنتاج.

تكوين مجموعة البيانات:

• صور حقيقية
  • النار: صور لهب واقعية وتعليقات بتنسيق YOLO
  • غير النار: أمثلة سلبية صعبة لا تحتوي على لهب ولكن يسهل الخلط بينها (مثل الضوء الساطع والدخان وغروب الشمس).
• فيديو حقيقي (real_video)
  • حريق: لقطات فيديو حقيقية تحتوي على ألسنة لهب مرئية
  • non_fire: مشاهد بدون نار، تستخدم لاختبار المتانة.
• صور اصطناعية
  • stable_diff_v15/train: توليد الصور باستخدام الضبط الدقيق لـ SFT + تعليق YOLO
  • dpo_stable_diff_v15/train: ضبط دقيق للصور المُولّدة بواسطة DPO + تعليقات YOLO
• بيانات التفضيلات (مجموعة بيانات التفضيلات)
  • preference.json: مقارنة وتفسير تفضيلات الإنسان للصور المولدة المزدوجة، المستخدمة لتدريب RLHF/DPO.