sprites

• Description :

dSprites est un ensemble de données de formes 2D générées de manière procédurale à partir de 6 facteurs latents indépendants de la vérité terrain. Ces facteurs sont la couleur , la forme , l'échelle , la rotation , les positions x et y d'un sprite.

Toutes les combinaisons possibles de ces latents sont présentes exactement une fois, générant N = 737 280 images au total.

Valeurs des facteurs latents

• Couleur blanche
• Forme : carré, ellipse, cœur
• Échelle : 6 valeurs espacées linéairement en [0,5, 1]
• Orientation : 40 valeurs en [0, 2 pi]
• Position X : 32 valeurs dans [0, 1]
• Position Y : 32 valeurs dans [0, 1]

Nous avons fait varier une latente à la fois (en commençant par la position Y, puis la position X, etc.) et avons stocké séquentiellement les images dans un ordre fixe. Par conséquent, l'ordre le long de la première dimension est fixe et vous permet de revenir à la valeur des latents correspondant à cette image.

Nous avons délibérément choisi les valeurs latentes pour obtenir les plus petits changements tout en garantissant que toutes les sorties de pixels étaient différentes. Aucun bruit n'a été ajouté.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code north_east

• Page d'accueil : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset

• Code source : tfds.datasets.dsprites.Builder

• Versions :

  • 2.0.0 (par défaut) : nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 26.73 MiB

• Taille du jeu de données : Unknown size

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Inconnu

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 1), dtype=uint8),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'label_x_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'label_y_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'value_orientation': float32,
    'value_scale': float32,
    'value_shape': float32,
    'value_x_position': float32,
    'value_y_position': float32,
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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",
}