şekiller3d

• Tanım :

3dshapes, temel gerçeklikten bağımsız 6 gizli faktörden prosedürel olarak oluşturulan 3 boyutlu şekillerden oluşan bir veri kümesidir. Bu faktörler zemin rengi , duvar rengi , nesne rengi , ölçek , şekil ve yönelimdir .

Bu gizli öğelerin olası tüm kombinasyonları tam olarak bir kez mevcut olup N = 480000 toplam görüntü oluşturulur.

Gizli faktör değerleri

• zemin tonu: [0, 1] şeklinde doğrusal olarak aralıklı 10 değer
• duvar tonu: [0, 1] şeklinde doğrusal aralıklarla yerleştirilmiş 10 değer
• nesne tonu: [0, 1]'de doğrusal olarak aralıklı 10 değer
• ölçek: [0, 1] şeklinde doğrusal olarak aralıklı 8 değer
• şekil: [0, 1, 2, 3]'te 4 değer
• yönlendirme: [-30, 30] aralığında doğrusal olarak aralıklı 15 değer

Her seferinde gizli olanı değiştirdik (yönelimden başlayarak, sonra şekilden vb.) ve görüntüleri, images dizisinde sabit bir sırayla sırayla depoladık. Faktörlerin karşılık gelen değerleri, labels dizisinde aynı sırada saklanır.

• Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://github.com/deepmind/3d-shapes

• Kaynak kodu : tfds.datasets.shapes3d.Builder

• Sürümler :

  • 2.0.0 (varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• İndirme boyutu : 255.18 MiB

• Veri kümesi boyutu : 1.68 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'train'	480.000

• Özellik yapısı :

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,
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
resim	Resim	(64, 64, 3)	uint8
label_floor_hue	SınıfEtiketi		int64
label_object_hue	SınıfEtiketi		int64
label_orientation	SınıfEtiketi		int64
label_scale	SınıfEtiketi		int64
etiket_şekli	SınıfEtiketi		int64
label_wall_hue	SınıfEtiketi		int64
value_floor_hue	Tensör		kayan nokta32
value_object_hue	Tensör		kayan nokta32
Değer oryantasyonu	Tensör		kayan nokta32
değer_ölçeği	Tensör		kayan nokta32
değer_şekli	Tensör		kayan nokta32
value_wall_hue	Tensör		kayan nokta32

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

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