- Описание :
Набор данных Quick Draw представляет собой коллекцию из 50 миллионов рисунков в 345 категориях, предоставленных игроками игры Quick, Draw!. Набор растровых данных содержит эти рисунки, преобразованные из векторного формата в изображения в оттенках серого 28x28.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset.
Исходный код :
tfds.datasets.quickdraw_bitmap.Builder.Версии :
-
3.0.0(по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Размер загрузки :
36.82 GiBРазмер набора данных :
Unknown sizeАвтокэширование ( документация ): неизвестно.
Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 50 426 266 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=345),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| изображение | Изображение | (28, 28, 1) | uint8 | |
| этикетка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('image', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}