Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales

Selection of 1200 images for each of the 345 classes (414000 elements in total). Step 3. The image size is 256x256 and they are converted from vector format into pixel format.

Step 4. The 414000 images are divided into three sets: training (289800 elements), validation (62100 elements) and test (62100 elements). Descripción del proyecto El contenido de este dataset es resultado de la investigación llevada a cabo en el proyecto "Banco de Pruebas para la Puntuación Automática del Test de la Figura Compleja de Rey-Osterrieth (FCRO)", cuyo objetivo principal era el de establecer una línea base para dicha tarea que incluye: un dataset con 528 FCRO y resultados obtenidos por varios modelos de aprendizaje profundo, así como, por varios profesionales de la psicología.

Descripción del dataset Este dataset contiene una carpeta con 414000 dibujos del conjunto de datos Quick, Draw! Metolodogía La metodología empleada para la obtención de los datos incluye 4 etapas: Etapa 1. Descarga de las imágenes de Quick, Draw! en formato binario.

Etapa 2. Selección de 1200 imágenes por cada una de las 345 clases (414000 elementos en total). Etapa 3.

El tamaño de las imágenes es de 256x256 y son transformadas de formato vectorial a formato de píxel. Etapa 4. Las 414000 imágenes son divididas en tres conjuntos: entrenamiento (289800 elementos), validación (62100 elementos) y test (62100 elementos).