sprites

• Descrição :

dSprites é um conjunto de dados de formas 2D geradas processualmente a partir de 6 fatores latentes independentes da verdade básica. Esses fatores são cor , forma , escala , rotação e posições x e y de um sprite.

Todas as combinações possíveis dessas latentes estão presentes exatamente uma vez, gerando N = 737.280 imagens no total.

Valores de fator latente

• Cor branca
• Forma: quadrado, elipse, coração
• Escala: 6 valores espaçados linearmente em [0,5, 1]
• Orientação: 40 valores em [0, 2 pi]
• Posição X: 32 valores em [0, 1]
• Posição Y: 32 valores em [0, 1]

Variamos uma latente de cada vez (começando na posição Y, depois na posição X, etc.) e armazenamos sequencialmente as imagens em ordem fixa. Conseqüentemente, a ordem ao longo da primeira dimensão é fixa e permite mapear de volta ao valor das latentes correspondentes a essa imagem.

Escolhemos os valores latentes deliberadamente para ter as menores alterações de passo e, ao mesmo tempo, garantir que todas as saídas de pixel fossem diferentes. Nenhum ruído foi adicionado.

• Documentação adicional : Explore artigos com código

• Página inicial : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset

• Código fonte : tfds.datasets.dsprites.Builder

• Versões :

  • 2.0.0 (padrão): Nova API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Sem notas de lançamento.

• Tamanho do download : 26.73 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : Unknown size

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Desconhecido

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	737.280

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 1), dtype=uint8),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'label_x_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'label_y_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'value_orientation': float32,
    'value_scale': float32,
    'value_shape': float32,
    'value_x_position': float32,
    'value_y_position': float32,
})

• Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
imagem	Imagem	(64, 64, 1)	uint8
etiqueta_orientação	ClassLabel		int64
etiqueta_escala	ClassLabel		int64
forma_da_rótulo	ClassLabel		int64
etiqueta_x_posição	ClassLabel		int64
etiqueta_y_posição	ClassLabel		int64
orientação_valor	Tensor		float32
escala_valor	Tensor		float32
valor_forma	Tensor		float32
valor_x_posição	Tensor		float32
valor_y_posição	Tensor		float32

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@misc{dsprites17,
author = {Loic Matthey and Irina Higgins and Demis Hassabis and Alexander Lerchner},
title = {dSprites: Disentanglement testing Sprites dataset},
howpublished= {https://github.com/deepmind/dsprites-dataset/},
year = "2017",
}