спрайты

• Описание :

dSprites — это набор данных двумерных фигур, процедурно сгенерированных из шести независимых скрытых факторов. Этими факторами являются цвет , форма , масштаб , вращение , положения спрайта по осям x и y .

Все возможные комбинации этих латентных изображений присутствуют ровно один раз, что дает общее количество N = 737280 изображений.

Значения скрытого фактора

• Белый цвет
• Форма: квадрат, эллипс, сердце.
• Масштаб: 6 значений, линейно расположенных в [0,5, 1]
• Ориентация: 40 значений в [0, 2 pi]
• Позиция X: 32 значения в [0, 1]
• Позиция Y: 32 значения в [0, 1]

Мы меняли один латент за раз (начиная с позиции Y, затем позиции X и т. д.) и последовательно сохраняли изображения в фиксированном порядке. Следовательно, порядок по первому измерению фиксирован и позволяет вам сопоставить обратное значение скрытых значений, соответствующих этому изображению.

Мы намеренно выбрали скрытые значения, чтобы изменения были наименьшими, но при этом гарантировали, что все выходные данные пикселей будут разными. Никакого шума не добавилось.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset .

• Исходный код : tfds.datasets.dsprites.Builder

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 26.73 MiB

• Размер набора данных : Unknown size

• Автокэширование ( документация ): неизвестно.

• Расколы :

• Структура функции :

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,
})

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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",
}