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

Versión 1.0
Juan Guerrero Martín; Alba Gómez-Valadés Batanero; Estela Díaz López; Margarita Bachiller Mayoral; José Manuel Cuadra Troncoso; Rafael Martínez Tomás; Sara García Herranz; María del Carmen Díaz Mardomingo; Herminia Peraita Adrados; Mariano Rincón Zamorano, 2024, "Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales", https://doi.org/10.21950/GWO9RA, e-cienciaDatos, V1
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Descripción

Description of the project

This dataset is the result of the research carried out in the project "A Benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Automatic Scoring", whose main goal was to establish a baseline for the scoring task consisting of: a dataset with 528 ROCF and results obtained by several deep learning models, as well as, by a group of psychology experts.

Description of the dataset

This dataset contains a folder with 414000 drawings from Quick, Draw! dataset.

Methodology

The methodology used to collect the data consists of 4 steps:
  • Step 1. Downloading the Quick, Draw! images in binary format.
  • Step 2. 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).
Materia Ciencias médicas, de la salud y de la vida
Palabra clave Quick Draw! dataset, neural network training, deep learning, conjunto de datos QuickDraw, entrenamiento de redes neuronales, aprendizaje profundo
Publicación relacionada Guerrero-Martín, J., Díaz-Mardomingo, M. C., García-Herranz, S., Martínez-Tomás, R., Rincón-Zamorano, M. (2024). A benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure Test automatic scoring. Heliyon (preprint). doi: 10.2139/ssrn.4839237
Licencia/Acuerdo de uso de los datos

CC-BY-4.0

Filtrado por
1 fichero
qdsd414k.zip
Archivo ZIP - 1,8 GB
Publicado 27 sept. 2024
1 Descargas
MD5: 6d485af0349e4c711194396d89bc5be7
Name: qdsd414k . Content: 414000 drawings of Quick, Draw! dataset distributed in several folders representing each of the classes and the subdivisions of the dataset (training, validation and test). Format: Portable Network Graphics . Version: 1
Data
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