近日，谷歌发布了该项目背后的数据集，其中包含 5000 万张矢量画。机器之心对该项目的介绍文档进行了编译介绍。数据集地址：https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 数据集官网：https://quickdraw.withgoogle.com/data Quick, Draw! 在线体验：https://quickdraw.withgoogle.com AutoDraw 在线体验...
quickdraw_dataset https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset Quick Draw!数据集 image Quick Draw数据集是345种类别中的5000万张图纸的集合,由游戏玩家Quick,Draw!提供。绘图被捕获为带时间戳的向量,标记有元数据,包括要求玩家绘制的内容以及玩家所在的国家/地区。您可以在quickdraw.withg...
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset Quick Draw!数据集 image Quick Draw数据集是345种类别中的5000万张图纸的集合,由游戏玩家Quick,Draw!提供。绘图被捕获为带时间戳的向量,标记有元数据,包括要求玩家绘制的内容以及玩家所在的国家/地区。您可以在quickdraw.withgoogle.com/data上...
本文使用pytorch,和预训练过的resnet50深度神经网络。 转换方法导航:将QuickDraw数据集ndjson转为png图片_WonderKing'blog-CQuick Draw Dataset 是一个包含345 个类别的 每类1000张图片。因为我需要对简笔画之类的数据集做分类,但是我手上的数据集太小,就需要大量的数据集做个大模型,然后在微调。 导包 from glob...
同时,简化版也提供二进制版本方便传输和储存。在 Google Cloud 提供了使用 Python 和 NodeJS 读取这些简化文件的方法。下载地址https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset/full/simplified和https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset/full/binary/。
根据赛题任务定义好读取方法,即Dataset和Dataloader; 定义好数据增强的方法; 选择一个图像分类模型(如ResNet18)进行训练; 对测试集进行数据增强并提交结果; 2 Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge Quick Draw是谷歌在Kaggle上举行的一个涂鸦类别识别比赛,是一个典型的图像分类比赛。数据来源于用户在Quick Draw游...
https://www.youtube.com/作者:Google Cloud Platform转载自:https://www.youtube.com/watch?v=8DEjphIfeYw【 人工智能 】 Quick Draw: the biggest doodle dataset(英文字幕)微博:宫帅USTC, 视频播放量 192、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 13、转发人数
而美国、德国、巴西、南非都是正面放置的。谷歌表示，Quick, Draw! 为研究如何避免人工智能系统对文化、种族、社会群体产生 bias（倾向），提供了非常好的研究素材。对这个话题感兴趣的读者可访问谷歌博客。Quick, Draw! 数据集的 GitHub 地址：https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset ...
Model and Android app for sketch recognition using Google's quickdraw dataset image-classificationsketch-recognitionquickdraw-datasettensorflow-lite UpdatedSep 19, 2018 Python zihenglin/quick-draw-recognition Star16 Code Issues Pull requests tensorflowobject-detectionhanddrawquickdraw-dataset ...
The Quick Draw Dataset is a collection of 50 million drawings across 345 categories, contributed by players of the game Quick, Draw!. The drawings were captured as timestamped vectors, tagged with metadata including what the player was asked to draw and