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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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- googlecreativelab/quickdraw-dataset
googlecreativelab/quickdraw-dataset
6,777在 GitHub 上查看本项目是一个大规模手绘草图数据集，提供数百万个带时间戳的矢量图和位图，用于训练机器学习模型。它作为一个计算机视觉训练语料库和神经网络数据集，由用于开发图像分类和识别算法的分类人类草图组成。 该数据集以矢量绘图语料库的形式提供，具有逐笔序列和元数据，以及处理后的 numpy 数组。这些资源支持绘图分类器的开发和人类绘图模式的研究。 数据以多种格式提供，包括换行符分隔的 JSON 原始矢量数据、归一化矢量序列和灰度位图。它包括基于类别的分区和坐标缩放功能，以确保不同样本之间的一致性。
Retrieves drawings rendered as grayscale bitmaps in a numpy format for use with image-based neural networks.
