请帮我列举一些 Visual Genome dataset 里面的数据

Visual Genome 数据集包含了大量的视觉和语言信息。以下是其中一些数据的示例：

1. 图像：Visual Genome 数据集包含 108,000 张图像，每张图像都有一个唯一的 ID。

2. 对象：Visual Genome 数据集中包含了超过 100 万个对象，每个对象都有一个唯一的 ID。这些对象包括人、动物、交通工具、家具等等。

3. 属性：每个对象都可以有多个属性，例如颜色、大小、形状等等。

4. 关系：Visual Genome 数据集中包含了超过 1,000 万个关系，每个关系都有一个唯一的 ID。这些关系描述了对象之间的连接，例如 "人在椅子上坐着"。

5. 区域：Visual Genome 数据集中的每张图像都被分成了多个区域，每个区域都可以包含一个或多个对象。

6. 描述：Visual Genome 数据集中的每个对象和关系都可以有多个描述，这些描述是用自然语言编写的。

7. 问题：Visual Genome 数据集还包含了超过 1 万个问题，这些问题需要回答关于图像中对象和关系的问题。

相关问题

怎么获取MMF imaging dataset数据集

MMF (Multimodal Machine Learning Framework) 是一个用于多模态机器学习的框架，提供了多个数据集和预训练模型。其中包括了 COCO 和 Visual Genome 等视觉数据集，以及 VQA 和 OCR 等多模态任务数据集。

如果你想获取 MMF imaging dataset 数据集，可以前往 MMF 的官方网站 https://github.com/facebookresearch/mmf，点击 "Datasets" 菜单下的 "Imaging Datasets"，然后选择你感兴趣的数据集进行下载。

注意，MMF 的数据集大多数需要进行注册和申请才能获取。同时，这些数据集仅供学术研究使用，商业用途需获得授权。

给我breast cancer cell dataset

由于不清楚你需要哪个具体的数据集，以下提供两个常用的乳腺癌细胞数据集供参考：

1. 威斯康星大学乳腺癌数据集（Wisconsin Breast Cancer Dataset）

该数据集包含569个样本，其中212个是恶性肿瘤，357个是良性肿瘤。每个样本都有30个特征，包括肿瘤大小、均匀度、边缘光滑度等。这个数据集可以用于分类任务。

数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)

2. 癌症基因组图谱数据集（The Cancer Genome Atlas (TCGA)）

该数据集包含了一系列癌症类型的基因组图谱数据，包括乳腺癌。数据集提供了丰富的信息，包括基因表达、基因突变、临床信息等。这个数据集可以用于生物信息学分析和机器学习任务。

数据集链接：https://portal.gdc.cancer.gov/