dsprites

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados north_east

• Descrição :

dSprites é um conjunto de dados de formas 2D geradas processualmente a partir de 6 fatores latentes independentes da verdade fundamental. Esses fatores são cor , forma , escala , rotação , posições x e y de um sprite.

Todas as combinações possíveis desses latentes estão presentes exatamente uma vez, gerando N = 737280 imagens no total.

Valores de fator latente

• Cor branca
• Forma: quadrado, elipse, coração
• Escala: 6 valores espaçados linearmente em [0,5, 1]
• Orientação: 40 valores em [0, 2 pi]
• Posição X: 32 valores em [0, 1]
• Posição Y: 32 valores em [0, 1]

Variamos um latente de cada vez (começando na Posição Y, depois na Posição X, etc.) e armazenamos sequencialmente as imagens em ordem fixa. Portanto, a ordem ao longo da primeira dimensão é fixa e permite que você mapeie de volta para o valor dos latentes correspondentes a essa imagem.

Escolhemos os valores latentes deliberadamente para ter as menores alterações de passo, garantindo que todas as saídas de pixel fossem diferentes. Nenhum ruído foi adicionado.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset

• Código -fonte: tfds.datasets.dsprites.Builder

• Versões :

  • 2.0.0 (padrão): Nova API de divisão ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 26.73 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : Unknown size

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Desconhecido

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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",
}