आकार3डी

• विवरण :

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

इन अव्यक्त तत्वों के सभी संभावित संयोजन ठीक एक बार मौजूद होते हैं, जिससे N = 480000 कुल छवियां उत्पन्न होती हैं।

अव्यक्त कारक मान

• फर्श का रंग: 10 मान रैखिक रूप से [0, 1] में अंतरित होते हैं
• दीवार का रंग: 10 मान रैखिक रूप से दूरी पर हैं [0, 1]
• ऑब्जेक्ट रंग: 10 मान रैखिक रूप से दूरी पर हैं [0, 1]
• स्केल: 8 मान रैखिक रूप से दूरी पर हैं [0, 1]
• आकार: [0, 1, 2, 3] में 4 मान
• अभिविन्यास: 15 मान रैखिक रूप से [-30, 30] में दूरी पर हैं

हमने एक समय में एक अव्यक्त को अलग किया (अभिविन्यास से शुरू, फिर आकार, आदि), और क्रमिक रूप से छवियों को images सरणी में निश्चित क्रम में संग्रहीत किया। कारकों के संबंधित मान labels सरणी में उसी क्रम में संग्रहीत किए जाते हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://github.com/depmind/3d-shapes

• स्रोत कोड : tfds.datasets.shapes3d.Builder

• संस्करण :

  • 2.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• डाउनलोड आकार : 255.18 MiB

• डेटासेट का आकार : 1.68 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• 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 :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

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