你是否好奇全球玩家都在画什么？🎨 QuickDraw Dataset作为谷歌创意实验室推出的涂鸦数据集，包含了来自全球玩家的5000万幅涂鸦作品，涵盖了惊人的345个分类。这个庞大的数据集不仅是人工智能研究的宝库，更是理解人类绘画习惯的绝佳窗口。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quickdraw-dataset 🌟 什么是QuickDraw Dataset？
QuickDraw Dataset源自谷歌的"Quick, Draw!"游戏，玩家需要在20秒内画出指定物体。这些涂鸦数据集被记录为时间戳向量，并附有丰富的元数据，包括绘画内容、国家代码和识别结果。
📊 345个分类完整解析
动物世界 🐾
从常见的猫狗到稀有的动物，涂鸦分类中包含：
- 家养宠物：cat（猫）、dog（狗）、rabbit（兔子）
- 珍稀动物：lion（狮子）、tiger（老虎）、elephant（大象）
- 海洋生物：whale（鲸鱼）、dolphin（海豚）、shark（鲨鱼）
日常物品 📱
涵盖了生活中常见的各种物品：
- 电子产品：cell phone（手机）、computer（电脑）、television（电视）
- 厨房用品：frying pan（煎锅）、spoon（勺子）、cup（杯子）
交通工具 🚗
从陆地到天空的各种交通工具：
- 陆上交通：car（汽车）、bus（公交车）、bicycle（自行车）
- 水上交通：sailboat（帆船）、cruise ship（游轮）
食物饮料 🍕
美味可口的各种食物：
- 主食类：pizza（披萨）、hamburger（汉堡）、sandwich（三明治）
- 甜点类：cake（蛋糕）、ice cream（冰淇淋）、donut（甜甜圈）
自然景观 🌈
美丽的自然风光和天气现象：
- 天气现象：rain（雨）、lightning（闪电）、tornado（龙卷风）
🔍 数据集特点
丰富的元数据
每个涂鸦都包含以下信息：
- key_id：唯一标识符
- word：绘画类别
- recognized：是否被系统识别
- timestamp：创作时间
- countrycode：玩家所在国家
多种数据格式
数据集提供多种格式以满足不同需求：
- 原始数据：包含完整时间信息的向量数据
- 简化数据：经过标准化处理的256x256像素数据
- 二进制文件：高效压缩的二进制格式
- Numpy位图：28x28灰度位图格式
💡 应用场景
机器学习训练
- 图像识别：训练AI识别手绘图形
- 生成模型：学习人类绘画风格
- 分类算法：测试不同分类器的性能
艺术创作
- 数据可视化：探索全球绘画习惯
- 风格研究：分析不同文化背景的绘画差异
📁 获取和使用
数据集文件存储在Google Cloud Storage，可以通过以下命令下载：
gsutil -m cp 'gs://quickdraw_dataset/full/simplified/*.ndjson' .
🎯 总结
QuickDraw Dataset的345个分类为我们提供了一个前所未有的窗口，让我们能够观察和理解全球玩家的绘画习惯。无论你是研究人员、开发者还是艺术家，这个涂鸦数据集都将为你带来丰富的灵感和研究价值。
想要深入了解具体类别的详细信息，可以查看categories.txt文件，获取完整的分类列表。🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
