https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset Quick Draw!数据集 ?...您可以在quickdraw.withgoogle.com/data上浏览已识别的图纸。 我们在这里分享它们,供开发人员,研究人员和艺术家探索,研究和学习。...按类别分隔的完整数据集 原始文件(.ndjson) 简化的图纸文件(.ndjson) 二进制文件(.bin) Numpy位图文件(.npy) Sketch-RNN QuickDraw数据集 该数据还用于训练...Johnson 的SVG渲染d3.js示例(http://enja.org/) 了解更多关于此过程的信息此处 Payal Bajaj的Sketch-RNN分类 Thomas Wagenaar的quickdraw.js...Doodler来自 Krishna Sri Somepalli Quick Draw Python APIMartin O'Hanlon 变化 2017年5月25日:更新了Sketch-RNN QuickDraw
在这篇文章中,我想介绍另一种方法,就是Google的QuickDraw数据集。2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick,Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示: 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。在Keras 教程中,使用Python中的自动编码器进行一些工作。...h5read('y_test.h5', 'name-of-dataset')) y_train <- (h5read('y_train.h5', 'name-of-dataset')) 这是使用自定义的quickdraw...本文为编译文章,作者Rajiv Shah,原网址为 http://projects.rajivshah.com/blog/2017/07/14/QuickDraw/
DoodleNet - 用Quickdraw数据集训练的CNN涂鸦分类器 by yining1023 DoodleNet 是一个涂鸦分类器(CNN),对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练...使用的数据来自Quickdraw数据集。...训练一个包含345个类的涂鸦分类器 DoodleNet 对 Quickdraw 数据集中的345个类别进行了训练,每个类有50k张图片。
我追踪了一下这个程序,源于google的一款游戏叫“quickdraw”。 ? 通过链接https://quickdraw.withgoogle.com/可以体验。和“猜画小哥”几乎是一模一样的。...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。 ?
Quickdraw的CNN-RNN模型 "猜画小歌"用到的quickdraw模型本质上是一个分类模型,输入是笔画的点的坐标信息和每笔起始的标识信息,应用几个级联的一维卷积,再使用 BiLSTM 层并对结果进行求和...整个网络结构如图: quickdraw_model.png 开源数据和代码详见后面参考文档。...小思考 Google 16年11月就推出了QuickDraw网页版,最近只是借助小程序又火了一把,之前已经获取过大量真实的用户数据,并用于这次小程序效果的优化。 模型还能用来做啥?...参考文档 https://tensorflow.juejin.im/tutorials/recurrent_quickdraw.html https://github.com/tensorflow/models.../blob/master/tutorials/rnn/quickdraw/ https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 https://juejin.im
这个AutoDraw使用了与QuickDraw相同的技术。基本原理都是构建一个神经网络,利用机器学习技术,尝试识别用户绘画的内容。 说到QuickDraw,如果你没玩过,强烈推荐!...就是一个你画我猜的人机大战,对于指定的主题,你需要在20秒内画好,并让机器才出来~ 传送门在此:quickdraw.withgoogle.com 最后,放一段讲述AutoDraw的视频~
其实,谷歌在很早之前就曾成立过一个名为QuickDraw的实验项目,该项目所应用的技术与AutoDraw一样。...QuickDraw是一个迷你游戏,绘画者可以根据一个特定的物体进行绘图,比如眼睛、直升机等,而AI可以在20秒的时间内对画作进行识别。...相较于QuickDraw,AutoDraw更具创造力,绘画者可以任意绘制想画的东西。
No4:Python Implementation of Google’s ‘Quick Draw’ Game (https://github.com/1991viet/QuickDraw) ?...QuickDraw是一款最近非常流行的在线游戏。它是由谷歌开发,其中神经网络试图猜测你在画什么。神经网络会从每幅图画中学习,进而提高了正确猜测涂鸦的能力。...这个开源数据集的地址如下:https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset。...现在,我们可以用这个github库在Python中构建自己的QuickDraw游戏。...项目中会教我们如何一步一步去实现(https://github.com/1991viet/QuickDraw),基于此代码,我们还可以运行一个应用程序,可以在计算机的摄像头前绘制,也可以在画布上绘制。
数据集地址:https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 数据集官网:https://quickdraw.withgoogle.com/data...在线体验:https://quickdraw.withgoogle.com AutoDraw 在线体验:https://www.autodraw.com 相关论文:https://arxiv.org/abs...如果你使用这个数据集创造出了什么东西,请发邮件告知我们:quickdraw-support@google.com 或提交到 A.I....ndjson) Simplified drawings files (.ndjson) Binary files (.bin) Numpy bitmap files (.npy) Sketch-RNN QuickDraw
数据集的GitHub地址: https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset 与通常的图像数据集不同,谷歌捕捉了这些简笔画的绘制过程,存储成为一组带时间戳的向量...的数据集网站上:https://quickdraw.withgoogle.com/data △ Quick, Draw!...邮箱:quickdraw-support@google.com 网站:https://aiexperiments.withgoogle.com/submit 上个月,谷歌用这个数据集完成了一个教机器画画的项目
6、Quickdraw Bitmap – Quickdraw数据集是Quickdraw玩家社区绘制的图像集合。它包含了500万幅横跨345个类别的画作。...这个版本的Quickdraw数据集包括28 x 28灰度格式的图像。 7、SVHN Cropped – 来自斯坦福大学的街景门牌号(SVHN)是一个TensorFlow数据集,用来训练数字识别算法。
Quickdraw位图 – Quickdraw数据集是Quickdraw播放器社区绘制的图像的集合。它包含500万张图纸,涵盖345个类别。...此版本的Quickdraw数据集包括28 x 28灰度格式的图像。 https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/quickdraw_bitmap 7.
Quickdraw位图—Quickdraw数据集是由Quickdraw玩家社区绘制的图像集合。它包含500万张图纸,跨越345个类别。这个版本的Quickdraw数据集包括28×28的灰度图像。
项目:quickdraw.withgoogle.com/ 代码:github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset
QuickDraw数据集有10%都是错的? QuickDraw共包含了五千万幅画,其中抽样测试集错误率约为10%,也就是说五百万个样例都是错误的。
https://github.com/danmacnish/cartoonify GitHub谷歌Quick Draw数据集: https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset...游戏玩一玩 (有中文) : https://quickdraw.withgoogle.com/
Trained on CelebA [PyTorch] Convolutional Autoencoder with Nearest-neighbor Interpolation -- Trained on Quickdraw...from CelebA [PyTorch] Using PyTorch Dataset Loading Utilities for Custom Datasets -- Drawings from Quickdraw
链接在这: 狗年版本:https://quickdraw.withgoogle.com/woof/# 普通版本:https://quickdraw.withgoogle.com/ 祝大家玩得开心,新年快乐
pytorch_ipynb/cnn/cnn-lenet5-mnist.ipynb LeNet-5 on CIFAR-10 [PyTorch: GitHub | Nbviewer] LeNet-5 on QuickDraw...Classifier Trained on MNIST [PyTorch: GitHub | Nbviewer] ResNet-34 Object Classifier Trained on QuickDraw...PyTorch: GitHub | Nbviewer] Convolutional Autoencoder with Nearest-neighbor Interpolation -- Trained on Quickdraw
这10个数据集包括:MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Caltech-256、ImageNet、QuickDraw、20news、IMDB、Amazon、AudioSet,它们不仅涉及图像数据集...QuickDraw测试集的错误标签达到了500万个,约占整个测试集的10%。...在三个(Caltech-256、QuickDraw和Amazon Reviews)含大量错误标签的数据集中,研究人员随机检查了部分样本(分别是8.6%、0.04%、0.02%),对其它数据集则对所有识别到的错误标签进行检查
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