формы3d

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

3dshapes — это набор данных 3D-форм, процедурно сгенерированных из 6 независимых скрытых факторов. Этими факторами являются цвет пола, цвет стен, цвет объекта , масштаб , форма и ориентация .

Все возможные комбинации этих латентных изображений присутствуют ровно один раз, генерируя всего N = 480 000 изображений.

Скрытые значения фактора

• оттенок пола: 10 значений, линейно расположенных в [0, 1]
• оттенок стены: 10 значений, линейно расположенных в [0, 1]
• оттенок объекта: 10 значений, линейно расположенных в [0, 1]
• масштаб: 8 значений, линейно расположенных в [0, 1]
• форма: 4 значения в [0, 1, 2, 3]
• ориентация: 15 значений, линейно расположенных в [-30, 30]

Мы меняли по одному скрытому за раз (начиная с ориентации, затем формы и т. д.) и последовательно сохраняли изображения в фиксированном порядке в массиве images . Соответствующие значения факторов хранятся в том же порядке в массиве labels .

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/deepmind/3d-shapes

• Исходный код : tfds.datasets.shapes3d.Builder

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 255.18 MiB

• Размер набора данных : 1.68 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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,
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

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