【環(huán)球新要聞】人工智能算法是什么？簡化圖形文件

來源：CSDN 時間：2022-12-19 10:39:12

最近領(lǐng)導(dǎo)讓研究一下猜畫小歌的底層原理，下面是自己總結(jié)的，不合適的地方，請大家留言指點，謝謝！

1.簡化圖形文件：將數(shù)據(jù)定位并縮放到256x256區(qū)域。數(shù)據(jù)以ndjson格式導(dǎo)出，其元數(shù)據(jù)與原始格式相同。

簡化過程是：

【資料圖】

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像素間距重新采樣所有筆劃。

2.使用Ramer-Douglas-Peucker算法簡化所有筆劃，epsilon值為2.0

Ramer-Douglas-Peucker算法：轉(zhuǎn)下一頁PPT

3.二進制文件（.bin）

簡化的圖紙和元數(shù)據(jù)也以自定義二進制格式提供，以實現(xiàn)高效壓縮和加載。

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?？梢允褂胣p.load（）加載這些文件。這些圖像是從簡化數(shù)據(jù)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數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)還用于訓(xùn)練Sketch-RNN模型。 Magenta項目中提供了該模型的開源TensorFlow實現(xiàn)（鏈接到GitHub repo）。您還可以在此Google研究博客文章中閱讀有關(guān)此模型的更多信息。數(shù)據(jù)以適合輸入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的格式存儲在壓縮的.npz文件中。

在該數(shù)據(jù)集中，從每個類別中隨機選擇了75K樣本（70K訓(xùn)練，2.5K驗證，2.5K測試），使用ε參數(shù)2.0進行RDP線簡化處理。每個類別都將存儲在自己的.npz文件中，例如cat.npz。

鍵類型描述

KEY_ID64位無符號整數(shù)所有圖紙的唯一標(biāo)識符。

字串提示玩家繪制的類別。

認可布爾這個詞是否被游戲識別。

時間戳約會時間繪圖創(chuàng)建時。

國家代碼串播放器所在的雙字母國家代碼（ISO 3166-1 alpha-2）。

畫畫串表示矢量繪圖的JSON數(shù)組

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