Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

dsprites

  • Описание :

dSprites - это набор данных двумерных фигур, процедурно сгенерированных из 6 скрытых факторов, не зависящих от достоверности фактов. Этими факторами являются цвет , форма , масштаб , поворот , x и y позиции спрайта.

Все возможные комбинации этих скрытых явлений присутствуют ровно один раз, создавая 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 является фиксированным и позволяет вам вернуться к значению скрытых значений, соответствующих этому изображению.

Мы специально выбрали латентные значения, чтобы изменения были минимальными, при этом все пиксели были разными. Шума не было.

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

  • Исходный код : tfds.image.Dsprites

  • Версии :

    • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.
    • 2.1.0 : Нет примечаний к выпуску.
  • Размер загрузки : 26.73 MiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

  • Сплит :

Трещина 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,
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): None

  • 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",
}

Визуализация