- 説明:
Quick Draw データセットは、ゲーム Quick, Draw! のプレイヤーによって提供された、345 カテゴリにわたる 5,000 万枚の描画のコレクションです。ビットマップ データセットには、ベクター形式から 28x28 グレースケール画像に変換されたこれらの図面が含まれています
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ホームページ: https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset
バージョン:
-
3.0.0
(デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ダウンロードサイズ:
36.82 GiB
データセットのサイズ:
Unknown size
自動キャッシュ(ドキュメント): 不明
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 50,426,266 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=345),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28、28、1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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}
}