quickdraw_bitmap

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados

• Descrição :

O Quick Draw Dataset é uma coleção de 50 milhões de desenhos em 345 categorias, contribuídos por jogadores do jogo Quick, Draw!. O conjunto de dados de bitmap contém esses desenhos convertidos do formato vetorial em imagens em escala de cinza 28x28

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset

• Código -fonte: tfds.datasets.quickdraw_bitmap.Builder

• Versões :

  • 3.0.0 (padrão): Nova API de divisão ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamanho do download : 36.82 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : Unknown size

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Desconhecido

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	50.426.266

• Estrutura de recursos :

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

• Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
imagem	Imagem	(28, 28, 1)	uint8
rótulo	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}