dsprites

• विवरण :

dSprites 6 जमीनी सत्य स्वतंत्र अव्यक्त कारकों से प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न 2D आकृतियों का एक डेटासेट है। ये कारक हैं रंग , आकार , स्केल , घुमाव , स्प्राइट की x और y स्थिति।

इन अव्यक्त तत्वों के सभी संभावित संयोजन ठीक एक बार मौजूद होते हैं, जिससे N = 737280 कुल छवियां उत्पन्न होती हैं।

अव्यक्त कारक मान

• रंग सफेद
• आकार: चौकोर, दीर्घवृत्त, हृदय
• स्केल: 6 मान रैखिक रूप से दूरी पर हैं [0.5, 1]
• अभिविन्यास: [0, 2 पीआई] में 40 मान
• स्थिति X: [0, 1] में 32 मान
• स्थिति Y: [0, 1] में 32 मान

हमने एक समय में एक अव्यक्त को अलग किया (स्थिति वाई से शुरू, फिर स्थिति एक्स, आदि), और क्रमिक रूप से छवियों को निश्चित क्रम में संग्रहीत किया। इसलिए पहले आयाम के साथ क्रम निश्चित है और आपको उस छवि के अनुरूप अव्यक्त मूल्य पर वापस मैप करने की अनुमति देता है।

हमने यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी पिक्सेल आउटपुट अलग-अलग थे, जानबूझकर सबसे छोटे चरण में बदलाव के लिए अव्यक्त मानों को चुना। कोई शोर नहीं जोड़ा गया.

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://github.com/depmind/dsprites-dataset

• स्रोत कोड : tfds.datasets.dsprites.Builder

• संस्करण :

  • 2.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 26.73 MiB

• डेटासेट आकार : Unknown size

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): अज्ञात

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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",
}