Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

dsprites

dSprites - это набор данных двумерных фигур, процедурно сгенерированных из 6 скрытых факторов, не зависящих от достоверности фактов. Эти факторы имеют цвет, форму, масштаб, вращение, х и у позиции спрайта.

Все возможные комбинации этих скрытых явлений присутствуют ровно один раз, генерируя N = 737280 изображений.

Значения скрытого фактора

  • Цвет белый
  • Форма: квадрат, эллипс, сердце
  • Масштаб: 6 значений с линейным интервалом [0,5, 1].
  • Ориентация: 40 значений в [0, 2 пи]
  • Позиция X: 32 значения в [0, 1]
  • Позиция Y: 32 значения в [0, 1]

Мы варьировали по одному скрытому (начиная с позиции Y, затем позиции X и т. Д.) И последовательно сохраняли изображения в фиксированном порядке. Следовательно, порядок по первому измерению фиксирован и позволяет отображать обратно значение скрытых значений, соответствующее этому изображению.

Мы сознательно выбрали значения латентности, чтобы иметь наименьшие изменения шага, обеспечивая при этом, чтобы все выходные пиксели были разными. Шума не было.

Расколоть Примеры
'train' 737 280
  • Особенности:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 1), dtype=tf.uint8),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=40),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'label_x_position': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=32),
    'label_y_position': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=32),
    'value_orientation': tf.float32,
    'value_scale': tf.float32,
    'value_shape': tf.float32,
    'value_x_position': tf.float32,
    'value_y_position': tf.float32,
})

Визуализация

  • Образец цитирования:
@misc{dsprites17,
author = {Loic Matthey and Irina Higgins and Demis Hassabis and Alexander Lerchner},
title = {dSprites: Disentanglement testing Sprites dataset},
howpublished= {https://github.com/deepmind/dsprites-dataset/},
year = "2017",
}