1.簡化圖形檔案：將資料定位並縮放到
256x256
區域。資料以
ndjson
格式匯出，其元資料與原始格式相同。
簡化過程是：
1.1.
將圖形與左上角對齊，使其最小值為0。
1.2.
均勻縮放繪圖，最大值為
255。
1.3.以1
畫素間距重新取樣所有筆劃。 2.
使用ramer-douglas-
peucker
演算法簡化所有筆劃，
epsilon
值為2.0
3.二進位制檔案（
.bin）
簡化的圖紙和元資料也以自定義二進位制格式提供，以實現高效壓縮和載入。
4.numpy
位圖（.
npy）
所有簡化的圖紙都以
numpy
.npy
格式渲染成
28x28
灰度位圖。可以使用
np.load
（）載入這些檔案。這些影象是從簡化資料生成的，但是與圖形邊界框的中心對齊，而不是左上角。 5.
sketch-rnn quickdraw
資料集
該資料還用於訓練
sketch-rnn
模型。
magenta
專案中提供了該模型的開源
tensorflow
實現（鏈結到
github
repo
）。您還可以在此
.npz
檔案中。
在該資料集中，從每個類別中隨機選擇了
75k樣本（
70k訓練，
2.5k
驗證，2.5k
測試），使用ε引數
2.0進行
rdp線簡化處理。每個類別都將儲存在自己的
.npz
檔案中，例如
cat.npz。
鍵
型別
描述
key_id 64
位無符號整數
所有圖紙的唯一識別符號。 字
串提示玩家繪製的類別。 認可
布林這個詞是否被遊戲識別。
時間戳約會時間
繪圖建立時。
國家** 串
iso 3166-1 alpha-2）。
畫畫 串
表示向量繪圖的
json陣列
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