1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesNumpy Bitmap Access
Retrieving rasterized drawing data formatted as NumPy arrays for ML models.
Distinct from Bitmap Rendering: Focuses on the numpy data structure for ML access rather than general rendering or file serialization.
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Awesome Numpy Bitmap Access GitHub Repositories
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- googlecreativelab/quickdraw-dataset
googlecreativelab/quickdraw-dataset
6,777GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट हाथ से बने स्केच का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है, जो मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लाखों टाइमस्टैम्प वाले वेक्टर ड्रॉइंग और बिटमैप प्रदान करता है। यह एक कंप्यूटर विज़न ट्रेनिंग कॉर्पस और न्यूरल नेटवर्क डेटासेट के रूप में कार्य करता है, जिसमें इमेज क्लासिफिकेशन और रिकग्निशन एल्गोरिदम विकसित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गीकृत मानव स्केच शामिल हैं। डेटासेट स्ट्रोक-दर-स्ट्रोक अनुक्रमों और मेटाडेटा के साथ-साथ प्रोसेस्ड numpy एरेज़ की विशेषता वाले वेक्टर ड्रॉइंग कॉर्पस के रूप में उपलब्ध है। ये संसाधन ड्रॉइंग क्लासिफायर के विकास और मानव ड्रॉइंग पैटर्न के अध्ययन का समर्थन करते हैं। डेटा कई प्रारूपों में प्रदान किया जाता है, जिसमें न्यूलाइन-डिलिमिटेड JSON में रॉ वेक्टर डेटा, सामान्यीकृत वेक्टर अनुक्रम और ग्रेस्केल बिटमैप शामिल हैं। इसमें विभिन्न नमूनों में स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए श्रेणी-आधारित विभाजन और समन्वय स्केलिंग की क्षमताएं शामिल हैं।
Retrieves drawings rendered as grayscale bitmaps in a numpy format for use with image-based neural networks.
