alternateNamequickdraw-dataset urlhttps://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset sameAshttps://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset descriptionThe Quick Draw Dataset is a collection of 50 million drawings across 345 categories, contributed by players of the game "Quick, Draw!". The...
https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 数据集所在的GitHub仓库中也包含了有些开发者自己实现的Quick,Draw!模型,对于想复现这种技术的朋友来说很有借鉴意义,不要错过。 话说回来,和玩Quick,Draw!一样,我们在玩“猜画小歌”的同时,也在帮助AI成长。在Quick,Draw!发布之初时,它只使用了数百个训...
https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 数据集所在的GitHub仓库中也包含了有些开发者自己实现的Quick,Draw!模型,对于想复现这种技术的朋友来说很有借鉴意义,不要错过。 话说回来,和玩Quick,Draw!一样,我们在玩“猜画小歌”的同时,也在帮助AI成长。在Quick,Draw!发布之初时,它只使用了数百个训...
Quick Draw -https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset Exploring and Visualizing an Open Global Dataset -https://ai.googleblog.com/2017/08/exploring-and-visualizing-open-global.html Teaching Machines to Draw -https://ai.googleblog.com/2017/04/teaching-machines-to-draw.html A look ...
所有的数据集google已经开源出来,可以通过https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 来访问。 看了这些数据集,你就会感慨,原来这样都能被识别啊。比如动物迁徙: 比如胡子: 下面给出一份略微标准的,你一看就能认识的图集,算作标准答案吧。更多的图集查看上面我给出的 链接。你也可以用来训练自己的人...
quickdraw-datasetquickdraw-datasetPublic archive Documentation on how to access and use the Quick, Draw! Dataset. 6.2k961 teachable-machine-v1teachable-machine-v1Public archive Explore how machine learning works, live in the browser. No coding required. ...
QuickDraw数据集是由世界各地1500多万人参与的“快速绘画” AI实验后收集数百万幅图画建成,要求参与者在20秒内绘制出属于某个类(例如“猫”)的图像。如下图所示,选择一个类别,可以看见数据库中该类所有的形状。 当然,如果数据集中没有和你想象一样的形状,你也可以帮助向该数据库中增添一些涂鸦,进行个人绘画表演。
【用SketchRNN/PCA/t-SNE做Google QuickDraw涂鸦数据集潜层空间可视化】《Visualizing the Latent Space of Vector Drawings from the Google QuickDraw Dataset with SketchRNN, PCA and t-SNE | Louis Tiao》by Louis Tiao O网页链接 pdf:O网页链接 ...
本文作者引入了一种新的 Shape token,并采用 Adapt Attentive Distillation从SIN dataset(ResNet50-SIN)训练的CNN中提取Shape特征。作者注意到,ViT特性本质上是动态的,可以通过Auxiliary Token来控制其学习所需的特征。这意味着单个ViT模型可以同时使用单独的标记显示High Shape和Texture Bias(下表)。
本文作者引入了一种新的 Shape token,并采用 Adapt Attentive Distillation从SIN dataset(ResNet50-SIN)训练的CNN中提取Shape特征。作者注意到,ViT特性本质上是动态的,可以通过Auxiliary Token来控制其学习所需的特征。这意味着单个ViT模型可以同时使用单独的标记显示High Shape和Texture Bias(下表)。