hình dạng3d

• Sự miêu tả :

3dshapes là tập dữ liệu gồm các hình dạng 3D được tạo theo thủ tục từ 6 yếu tố tiềm ẩn độc lập với sự thật cơ bản. Những yếu tố này là màu sàn , màu tường , màu vật thể , tỷ lệ , hình dạng và hướng .

Tất cả các kết hợp có thể có của các tiềm ẩn này xuất hiện chính xác một lần, tạo ra tổng số N = 480000 hình ảnh.

Giá trị yếu tố tiềm ẩn

• màu sàn: 10 giá trị cách đều nhau trong [0, 1]
• màu tường: 10 giá trị cách đều nhau trong [0, 1]
• đối tượng màu sắc: 10 giá trị cách đều nhau trong [0, 1]
• tỷ lệ: 8 giá trị cách đều nhau trong [0, 1]
• hình dạng: 4 giá trị trong [0, 1, 2, 3]
• hướng: 15 giá trị cách đều nhau trong [-30, 30]

Chúng tôi thay đổi từng mức tiềm ẩn một lần (bắt đầu từ hướng, sau đó là hình dạng, v.v.) và lưu trữ tuần tự các hình ảnh theo thứ tự cố định trong mảng images . Các giá trị tương ứng của các thừa số được lưu trữ theo cùng thứ tự trong mảng labels .

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã north_east

• Trang chủ : https://github.com/deepmind/3d-shapes

• Mã nguồn : tfds.datasets.shapes3d.Builder

• Phiên bản :

  • 2.0.0 (mặc định): API phân chia mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Kích thước tải xuống : 255.18 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 1.68 GiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

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,
})

• Tài liệu tính năng :

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

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