Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

shape3d

  • Описание :

3dshapes - это набор данных трехмерных фигур, созданных процедурно из 6 скрытых факторов, не зависящих от достоверности фактов. Этими факторами являются цвет пола, цвет стен, цвет объекта , масштаб , форма и ориентация .

Все возможные комбинации этих скрытых явлений присутствуют ровно один раз, создавая N = 480000 изображений.

Значения скрытого 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]
  • shape: 4 значения в [0, 1, 2, 3]
  • ориентация: 15 значений с линейным интервалом [-30, 30]

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

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

  • Исходный код : tfds.image.Shapes3d

  • Версии :

    • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.
  • Размер загрузки : 255.18 MiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

  • Сплит :

Трещина Примеры
'train' 480 000
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
    'label_floor_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'label_object_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=15),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=8),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
    'label_wall_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'value_floor_hue': tf.float32,
    'value_object_hue': tf.float32,
    'value_orientation': tf.float32,
    'value_scale': tf.float32,
    'value_shape': tf.float32,
    'value_wall_hue': tf.float32,
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): None

  • Цитата :

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

Визуализация