Quickdraw

Quickdraw

在 Gradio 页面里用已保存的模型识别手绘草图，适合想试试小型涂鸦分类器或研究简单图像演示的人。

由 hitchhiker3010 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Quickdraw 是一个 Gradio 应用，从名字看，它能识别手绘草图。它运行保存在 model.pkl 里的模型。记录没有说明这个模型认识哪些图画或类别。

适合谁：它适合喜欢试涂鸦识别的人，也适合想看一个只带一个模型文件的极小 Gradio 示例的开发者。记录里除了文件清单没有别的描述，它接受什么输入请看页面。

行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
教育 | 机器学习的学生 | 看图像分类器在网页里运行 | 随手画一张草图，读一读它的猜测
软件 | Python 开发者 | 复制一个带已保存模型的最小应用 | 把 app.py 和 model.pkl 对照着读
业余项目 | 爱好者 | 测试模型读粗糙图画的能力 | 把同一个物体用两种画法试一试

如果你需要类别明确、有文档的识别器，可以跳过它。

用在哪里：

• 网页浏览器，在 Hugging Face 上的 Space 页面里
• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.7.12，用下载的副本运行

用例 | 适合谁 | 得到什么
试用草图识别 | 任何人 | 模型对一幅画的猜测
研究最小演示 | 学习者 | 一个小应用、一个模型文件和一份依赖清单
作为基础复用 | 开发者 | 自己分类器的起步文件夹

如何设置：

• 如果用在线 Space，什么都不用装
• 只有运行副本时才需要在电脑上装 Python 3.7.12
• requirements.txt 里列出的依赖包

1. 在浏览器里打开 Space 页面，无需安装就能使用。
2. 想运行副本，先安装 Hugging Face Hub 包，再下载这个 Space。
3. 进入新文件夹，然后安装 Gradio 和清单里的依赖。
4. 用 Python 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download hitchhiker3010/quickdraw --repo-type space --local-dir quickdraw
cd quickdraw
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在线使用时，打开 Space，用页面上的控件操作。在自己的电脑上，则在 Space 文件夹里运行主文件，再使用它提供的页面。记录没有列出这些控件，请看页面。

python app.py

示例：你打开 Space，给它一张日常物品的快速草图。应用会返回模型对这幅画内容的猜测。记录里没有示例，怎样提供图画请看页面。

新手与专家：分类器会查看输入，并选出最匹配的标签。先打开 Space，画个简单的东西，看看模型怎么说。

如果你熟悉这个领域，这个应用从 model.pkl 加载一个序列化的模型，并用 Gradio 提供服务。记录固定了较老的 Python 版本 3.7.12，所以较新的环境可能需要配一个匹配的环境。记录没有给出准确率数据。

你画一张草图或上传一张
Gradio 页面把它交给 app.py
model.pkl 里的模型给它打分
页面显示猜测结果

注意事项：

• License: afl-3，Space 上就是这样标注的
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你给它的图画，以及已保存的模型文件
• Not for: 记录没有列出排除项，也没有给出类别清单或准确率数据

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：0
• 构建方式：gradio
• 许可证：afl-3.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/hitchhiker3010/quickdraw
• 文件：https://huggingface.co/spaces/hitchhiker3010/quickdraw/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。