quickdraw_bitmap

• Description :

L'ensemble de données Quick Draw est une collection de 50 millions de dessins répartis dans 345 catégories, contribués par les joueurs du jeu Quick, Draw !. L'ensemble de données bitmap contient ces dessins convertis du format vectoriel en images en niveaux de gris 28 x 28.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset

• Code source : tfds.datasets.quickdraw_bitmap.Builder

• Versions :

  • 3.0.0 (par défaut) : nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Taille du téléchargement : 36.82 GiB

• Taille du jeu de données : Unknown size

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Inconnu

• Divisions :

Diviser	Exemples
'train'	50 426 266

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=345),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@article{DBLP:journals/corr/HaE17,
  author    = {David Ha and
               Douglas Eck},
  title     = {A Neural Representation of Sketch Drawings},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1704.03477},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1704.03477},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1704.03477},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:30 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/HaE17},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}