人工智慧演算法--猜畫小歌

阿新 • • 發佈：2018-12-16

最近領導讓研究一下猜畫小歌的底層原理，下面是自己總結的，不合適的地方，請大家留言指點，謝謝！

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

Ramer-Douglas-Peucker演算法：轉下一頁PPT

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點陣圖（.npy）

所有簡化的圖紙都以numpy .npy格式渲染成28x28灰度點陣圖。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（連結到GitHub repo）。您還可以在此Google研究部落格文章中閱讀有關此模型的更多資訊。資料以適合輸入到遞迴神經網路的格式儲存在壓縮的.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。
畫畫	串	表示向量繪圖的JSON陣列

人工智慧演算法--猜畫小歌

最近領導讓研究一下猜畫小歌的底層原理，下面是自己總結的，不合適的地方，請大家留言指點，謝謝！ 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.

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