【亲测免费】 Quick Draw 数据集使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Quick Draw 数据集的 GitHub 仓库目录结构如下：

quickdraw-dataset/
├── examples/
│   ├── binary_file_parser.py
│   ├── nodejs/
│   │   ├── binary-parser.js
│   │   ├── ndjson.md
│   │   └── simplified-parser.js
│   └── simplified-parser.js
├── LICENSE
├── README.md
├── categories.txt
└── preview.jpg

目录结构介绍

• examples/: 包含示例代码，展示了如何解析和使用数据集中的不同文件格式。

  • binary_file_parser.py: Python 示例代码，展示如何解析二进制文件。
  • nodejs/: 包含 Node.js 示例代码。
    • binary-parser.js: Node.js 示例代码，展示如何解析二进制文件。
    • ndjson.md: 文档，介绍如何使用命令行工具探索 ndjson 文件。
    • simplified-parser.js: Node.js 示例代码，展示如何解析简化后的 ndjson 文件。
  • simplified-parser.js: 另一个 Node.js 示例代码，展示如何解析简化后的 ndjson 文件。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的介绍文档，包含如何访问和使用数据集的详细信息。

• categories.txt: 包含数据集中所有类别的列表。

• preview.jpg: 数据集的预览图片。

2. 项目的启动文件介绍

Quick Draw 数据集本身是一个数据集，没有传统的“启动文件”。不过，你可以通过以下步骤开始使用数据集：

1. 克隆仓库: 使用以下命令克隆 GitHub 仓库到本地：

   git clone https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset.git
   

2. 查看 README.md: 打开 README.md 文件，了解如何访问和使用数据集的详细信息。

3. 运行示例代码: 进入 examples/ 目录，选择适合你编程语言的示例代码文件，例如 binary_file_parser.py 或 nodejs/binary-parser.js，并运行这些示例代码来解析数据集中的文件。

3. 项目的配置文件介绍

Quick Draw 数据集没有传统的配置文件，因为它主要是一个数据集，而不是一个应用程序。不过，你可以通过以下方式配置和使用数据集：

1. 数据集下载: 数据集可以通过 Google Cloud Storage 下载。你可以在 README.md 文件中找到下载链接和详细说明。

2. 示例代码配置: 如果你使用示例代码来解析数据集，你可能需要根据你的需求修改示例代码中的配置，例如文件路径、数据集类别等。

3. 自定义数据处理: 你可以根据你的项目需求，编写自定义的代码来处理和分析数据集。你可以参考 examples/ 目录中的示例代码，了解如何解析和使用数据集中的不同文件格式。

通过以上步骤，你可以开始使用 Quick Draw 数据集进行开发和研究。