dsprites

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

dSprites — это набор данных 2D-форм, процедурно сгенерированных из 6 независимых скрытых факторов. Этими факторами являются цвет , форма , масштаб , вращение , координаты x и y спрайта.

Все возможные комбинации этих латентных изображений присутствуют ровно один раз, что дает всего N = 737280 изображений.

Скрытые значения фактора

• Белый цвет
• Форма: квадрат, эллипс, сердце
• Масштаб: 6 значений, линейно расположенных в [0,5, 1]
• Ориентация: 40 значений в [0, 2 pi]
• Позиция X: 32 значения в [0, 1]
• Позиция Y: 32 значения в [0, 1]

Мы меняли по одному скрытому за раз (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 вам сопоставить обратно значение скрытых значений, соответствующих этому изображению.

Мы намеренно выбрали латентные значения, чтобы иметь наименьшие ступенчатые изменения, гарантируя, что все выходные данные пикселей будут разными. Шум не добавлялся.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset

• Исходный код : tfds.datasets.dsprites.Builder

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 26.73 MiB

• Размер набора данных : Unknown size

• Автокэширование ( документация ): неизвестно

• Сплиты :

• Структура функции :

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,
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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",
}