mapa bitowa szybkiego rysowania

• Opis :

Zbiór danych Quick Draw to zbiór 50 milionów rysunków w 345 kategoriach, nadesłanych przez graczy biorących udział w grze Quick, Draw!. Zbiór danych mapy bitowej zawiera te rysunki przekonwertowane z formatu wektorowego na obrazy w skali szarości 28x28

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem

• Strona główna : https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset

• Kod źródłowy : tfds.datasets.quickdraw_bitmap.Builder

• Wersje :

  • 3.0.0 (domyślnie): Nowe podzielone API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Rozmiar pobierania : 36.82 GiB

• Rozmiar zbioru danych : Unknown size

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nieznane

• Podziały :

Podział	Przykłady
'train'	50 426 266

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D	Opis
	FunkcjeDykt
obraz	Obraz	(28, 28, 1)	uint8
etykieta	Etykieta klasy		int64

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}