şekiller3d

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.

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

görselleştirme

  • Alıntı :
@misc{3dshapes18,
  title={3D Shapes Dataset},
  author={Burgess, Chris and Kim, Hyunjik},
  howpublished={https://github.com/deepmind/3dshapes-dataset/},
  year={2018}
}