симметричные_солиды, симметричные_солиды

• Описание :

Это набор данных для оценки позы, состоящий из симметричных трехмерных фигур, в которых несколько ориентаций визуально неразличимы. Задача состоит в том, чтобы предсказать все эквивалентные ориентации, когда только одна ориентация сочетается с каждым изображением во время обучения (как это происходит для большинства наборов данных оценки позы). В отличие от большинства наборов данных для оценки позы, для оценки доступен полный набор эквивалентных ориентаций.

Всего имеется восемь фигур, каждая из которых визуализируется с 50 000 точек обзора, равномерно распределенных случайным образом по всему пространству трехмерных вращений. Пять форм лишены каких-либо признаков: тетраэдр, куб, икосаэдр, конус и цилиндр. Из них три Платоновых тела (тетраэдр, куб, икосаэдр) отмечены их 12-, 24- и 60-кратной дискретной симметрией соответственно. Конус и цилиндр отмечены их непрерывными симметриями, дискретизированными с интервалом в 1 градус. Эти симметрии предоставляются для оценки; предполагаемое наблюдение - это только одно вращение с каждым изображением.

Остальные три формы отмечены отличительным признаком. Есть тетраэдр с одной красной гранью, цилиндр со смещенной от центра точкой и сфера с буквой X, увенчанной точкой. Независимо от того, виден ли отличительный признак, пространство возможных ориентаций сокращается. Мы не предоставляем набор эквивалентных поворотов для этих фигур.

Каждый пример содержит

• RGB-изображение 224x224

• индекс формы, чтобы набор данных можно было отфильтровать по форме.
  Индексы соответствуют:

  • 0 = тетраэдр
  • 1 = куб
  • 2 = икосаэдр
  • 3 = конус
  • 4 = цилиндр
  • 5 = отмеченный тетраэдр
  • 6 = отмеченный цилиндр
  • 7 = отмеченная сфера

• вращение, используемое в процессе рендеринга, представленное в виде матрицы вращения 3x3

• набор известных эквивалентных вращений при симметрии для оценки.

В случае с тремя отмеченными фигурами это только вращение рендеринга.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://implicit-pdf.github.io

• Исходный код : tfds.datasets.symmetric_solids.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : 3.10 GiB

• Размер набора данных : 3.94 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    'rotation': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
    'rotations_equivalent': Tensor(shape=(None, 3, 3), dtype=float32),
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): ('image', 'rotation')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{implicitpdf2021,
  title = {Implicit Representation of Probability Distributions on the Rotation
  Manifold},
  author = {Murphy, Kieran and Esteves, Carlos and Jampani, Varun and
  Ramalingam, Srikumar and Makadia, Ameesh}
  booktitle = {International Conference on Machine Learning}
  year = {2021}
}