आकार3डी

3dshapes 6 जमीनी सच्चाई से स्वतंत्र अव्यक्त कारकों से प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न 3D आकृतियों का एक डेटासेट है। ये कारक फर्श का रंग , दीवार का रंग , वस्तु का रंग , पैमाना , आकार और अभिविन्यास हैं।

इन अव्यक्तों के सभी संभावित संयोजन ठीक एक बार मौजूद होते हैं, जिससे N = 480000 कुल चित्र बनते हैं।

अव्यक्त कारक मान

  • फर्श रंग: 10 मान [0, 1] में रैखिक रूप से स्थान दिया गया
  • दीवार रंग: 10 मान [0, 1] में रैखिक रूप से स्थान दिया गया
  • वस्तु रंग: 10 मान [0, 1] में रैखिक रूप से स्थान दिया गया
  • पैमाना: [0, 1] में रैखिक रूप से 8 मान
  • आकार: [0, 1, 2, 3] में 4 मान
  • अभिविन्यास: [-30, 30] में रैखिक रूप से 15 मान

हम एक समय में एक अव्यक्त को बदलते हैं (अभिविन्यास से शुरू करते हुए, फिर आकार, आदि), और अनुक्रमिक रूप से छवियों को images सरणी में निश्चित क्रम में संग्रहीत करते हैं। कारकों के संबंधित मूल्यों को उसी क्रम में labels सरणी में संग्रहीत किया जाता है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 480,000
  • फ़ीचर संरचना :
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,
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
छवि छवि (64, 64, 3) uint8
लेबल_फ्लोर_ह्यू क्लासलेबल int64
लेबल_ऑब्जेक्ट_ह्यू क्लासलेबल int64
label_orientation क्लासलेबल int64
लेबल_स्केल क्लासलेबल int64
लेबल_आकार क्लासलेबल int64
लेबल_दीवार_ह्यू क्लासलेबल int64
value_floor_hue टेन्सर फ्लोट32
value_object_hue टेन्सर फ्लोट32
value_orientation टेन्सर फ्लोट32
value_scale टेन्सर फ्लोट32
value_shape टेन्सर फ्लोट32
value_wall_hue टेन्सर फ्लोट32

VISUALIZATION

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