Dataset Viewer
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The dataset viewer is not available for this split.
Cannot extract the features (columns) for the split 'train' of the config 'default' of the dataset.
Error code:   FeaturesError
Exception:    ArrowInvalid
Message:      JSON parse error: Invalid value. in row 0
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 324, in _generate_tables
                  df = pandas_read_json(f)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 38, in pandas_read_json
                  return pd.read_json(path_or_buf, **kwargs)
                         ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 815, in read_json
                  return json_reader.read()
                         ~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1014, in read
                  obj = self._get_object_parser(self.data)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1040, in _get_object_parser
                  obj = FrameParser(json, **kwargs).parse()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1176, in parse
                  self._parse()
                  ~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1392, in _parse
                  ujson_loads(json, precise_float=self.precise_float), dtype=None
                  ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
              ValueError: Expected object or value
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 249, in compute_first_rows_from_streaming_response
                  iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 4379, in _resolve_features
                  features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
                                                        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2661, in _head
                  return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2839, in iter
                  for key, pa_table in ex_iterable.iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2377, in _iter_arrow
                  yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 327, in _generate_tables
                  raise e
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 290, in _generate_tables
                  pa_table = paj.read_json(
                      io.BytesIO(batch), read_options=paj.ReadOptions(block_size=block_size)
                  )
                File "pyarrow/_json.pyx", line 342, in pyarrow._json.read_json
                File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
                File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
                  raise convert_status(status)
              pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Invalid value. in row 0

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한국 소설 표지·띠지 교육용 표본 (Belly Band Edu Sample)

위키독스 매뉴얼 「AI 학습을 위한 한국 소설 표지·띠지 텍스트 추출」교육 실습용 데이터셋입니다. 한국 소설책의 띠지(belly band / 帯, obi) 영역을 객체 탐지(YOLOv8)로 검출하고, 그 텍스트를 OCR(Gemini)로 추출하는 두 노트북이 사용하는 데이터·자원을 한곳에 모았습니다.

📦 저장소 구성

파일 설명
belly_band_edu_sample.zip 표지 이미지 약 1,000장 + Label Studio 어노테이션(JSON). YOLOv8 노트북이 내려받아 학습에 사용 (약 90 MB).
extract_prompt.md Gemini OCR 노트북 Stage 2(의미 블록 분류) 프롬프트 전문.
YOLOv8_띠지검출_colab.ipynb 띠지 객체 탐지 학습 노트북 (데이터 준비 → 학습 → 평가 → 예측).
Gemini_OCR_띠지_colab.ipynb 띠지 텍스트 OCR 실습 노트북 (Stage 1 OCR → Stage 2 의미 분류, 데모 모드 포함).

zip 내부 구조

belly_band_edu_sample/
├── images/                    # {ISBN}_{front|back}.jpg  (앞·뒤표지 각 약 500장, 총 1,000장)
├── merged_dedup_sample.json   # Label Studio 어노테이션 (7개 클래스 바운딩 박스)
└── README.md

어노테이션 클래스(7종): belly_band, belly_band_text, title, author, publisher, back_cover_text, barcode

🚀 사용법

노트북은 아래처럼 토큰 없이(공개 저장소) 데이터를 자동으로 내려받습니다.

from huggingface_hub import hf_hub_download
import zipfile
from pathlib import Path

zip_path = hf_hub_download(
    repo_id="sun09125/belly-band-edu-sample",
    filename="belly_band_edu_sample.zip",
    repo_type="dataset",
)
ROOT = Path("/content/dataset_sample")
with zipfile.ZipFile(zip_path) as zf:
    zf.extractall(ROOT)

⚖️ 이용 안내 / 라이선스

본 자료는 비상업적 학술·교육 목적으로만 이용해 주세요. 도서 표지·띠지의 저작권은 각 출판사·디자이너에게 있으며, 본 자료의 재배포 또는 상업적 이용은 허용되지 않습니다.

본 표본은 위키독스 매뉴얼의 교육 실습용 일부(약 1,000장)이며, 연구 본편의 전체 데이터(1,206장 어노테이션 → 19,461장 자동 분류)와는 규모가 다릅니다.

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