Görselleştirme : Verilerinizi keşfedin
Açıklama :
3dshapes, 6 zemin gerçeğinden bağımsız gizli faktörden prosedürel olarak üretilen 3D şekillerin bir veri kümesidir. Bu faktörler zemin rengi , duvar rengi , nesne rengi , ölçek , şekil ve yönelimdir .
Bu gizli nesnelerin tüm olası kombinasyonları tam olarak bir kez bulunur ve toplam N = 480000 görüntü oluşturur.
gizli faktör değerleri
- zemin tonu: [0, 1]'de doğrusal olarak aralıklı 10 değer
- duvar tonu: [0, 1]'de doğrusal olarak aralıklı 10 değer
- nesne tonu: [0, 1]'de doğrusal olarak aralıklı 10 değer
- ölçek: [0, 1]'de doğrusal olarak aralıklı 8 değer
- şekil: [0, 1, 2, 3] içinde 4 değer
- oryantasyon: [-30, 30] içinde lineer olarak aralıklı 15 değer
Her seferinde bir gizli değişkeni değiştirdik (yönlendirmeden başlayarak, sonra images
vb.) Faktörlerin karşılık gelen değerleri, labels
dizisinde aynı sırada saklanır.
Ana Sayfa : https://github.com/deepmind/3d-shapes
Kaynak kodu :
tfds.datasets.shapes3d.Builder
sürümler :
-
2.0.0
(varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
İndirme boyutu :
255.18 MiB
Veri kümesi boyutu :
1.68 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'train' | 480.000 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
'label_floor_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'label_object_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=15),
'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
'label_wall_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'value_floor_hue': float32,
'value_object_hue': float32,
'value_orientation': float32,
'value_scale': float32,
'value_shape': float32,
'value_wall_hue': float32,
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | resim | (64, 64, 3) | uint8 | |
etiket_kat_hue | SınıfEtiketi | int64 | ||
etiket_nesnesi_hue | SınıfEtiketi | int64 | ||
etiket_oryantasyon | SınıfEtiketi | int64 | ||
etiket_ölçeği | SınıfEtiketi | int64 | ||
etiket_şekli | SınıfEtiketi | int64 | ||
etiket_duvar_hue | SınıfEtiketi | int64 | ||
değer_kat_hue | tensör | şamandıra32 | ||
değer_nesnesi_hue | tensör | şamandıra32 | ||
Değer oryantasyonu | tensör | şamandıra32 | ||
değer_ölçeği | tensör | şamandıra32 | ||
değer_şekli | tensör | şamandıra32 | ||
değer_duvar_hue | tensör | şamandıra32 |
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@misc{3dshapes18,
title={3D Shapes Dataset},
author={Burgess, Chris and Kim, Hyunjik},
howpublished={https://github.com/deepmind/3dshapes-dataset/},
year={2018}
}